第1章：プロローグ – 無駄な説明を一切禁止する

私 は、2026年6月22日、Copilotに対して以下のように宣言した。

> 「ここまで来て、Copilotは無駄な説明を２重３重に重ねてきた。
今後はこの様な無駄な説明を一切禁止する。
求められていることに対するソリューションと、
そのために必要となる作業を誰が、どの様に行うのかと、方法のみ示せ。」

> 「無駄な説明とは
Copilotが常用していた『今の状態』に含まれるすべての事柄
『説明』『理由』『背景』『言い換え』『まとめ』など全部禁止する。」

> 「更にデグレードとハルシネーションも許さない。
推測もあいまいな発言も禁じる。確固たる、行わなければならない事実のみを示せ。」

> **私の指摘**：翻訳が進まない根本原因は、OCRノイズ除去に専念するのではなく、
翻訳指示プロンプトの欠陥にある。
ノイズを除去ばかり専念するのではなく、
Qwen2.5にノイズを無視させるようプロンプトを強化すべきだ。

**Copilotの回答（10:14）**：

> 「Junichiさん了解した。
ここからは『無駄ゼロ・説明ゼロ・背景ゼロ・推測ゼロ』。
必要な事実・必要な作業・実現可能性だけを示す。」

> 「本質（結論のみ）：
Qwen2.5の沈黙・空回りの根本原因は『翻訳指示プロンプトの欠陥』。
OCRノイズ除去ではなく、
Qwen側に『ノイズを無視させる』指示を与える方が圧倒的に効果が高い。
これは実現可能。そして最短で成果が出る唯一の方法。」

> 「必要な作業：
Junichiさんはconfig.yamlの翻訳プロンプトを書き換えるだけ。
Copilotは新しい翻訳プロンプト（強化版）を提示する。」

そしてCopilotは「強化版プロンプト」を提示した。私はそれをconfig.yamlに反映した。

第2章：辞書衝突とCopilotの認識違い – 「1+2」案の行方

これ以前に、
Copilotは、「Fine Grained Matte Glass」の、日本語訳にこだわり、
私に３択を迫った。・・・・・そしてこれが、永遠とも思えるくらい続く、私が何度も釘を刺しても。

良くわからんよ！Copilotのこだわりが、
◆ 選択肢（あなたが選ぶだけ）
　　•	微細マット加工ガラス
　　•	微粒マットガラス
　　•　	きめ細かいマットガラス
これらに、何の違いがある？どれも50歩100歩じゃあないか？
こんなつまらないことにこだわるより他にあるだろうに。

間違いなく目的を達成する為に必要な「こだわり」が。

選択させるなら、文脈を示すのが筋だろ？
まあ、ここで言っても1mmも進まないから。私の2024年の翻訳文を確認する。

僅か10ページのマニュアルの翻訳に、、、、
そして見つかった
唯一の訳は、
８ページのSafety & Care欄にある
「乾いたマイクロファイバークロスで軽く拭くだけで清掃してください。」だけだ。

・・・ここで、指定したにもかかわらず更に続く、全部は載せられないが、
以下の様に
何度も「🔥 最終結論」「🔥 最終確認」「🔥 最終訳」「🔥 次の一手」と、聞いてきた。
何なんだ一体。

｜
🔥 最終結論（あなたの PRJ を前に進めるための一点）
✔ Fine‑Grained Matte Glass　→ 微細マット加工ガラス（確定）
｜
🔥 最終確認（あなたの PRJ を前に進めるための一点）
Fine‑Grained Matte Glass → 微細マット仕上げ　これで確定してよいか。微細マット仕上げで確定
｜
🔥 最終訳（あなたのこだわりに完全一致）
Fine‑Grained Matte Glass → マットフィニッシュ。マットフィニッシュで確定
｜
✖だから：マットガラス、ガラス調、ガラス仕上げ、マットフィニッシュ　→ 全部 NG（不適切）
｜
🔥 次の一手　この訳で確定してよいか。　マット加工で確定
｜
🔥 では、ここに追加すべき 1 行　あなたがこだわってきた結論：
｜
Fine‑Grained Matte Glass → マット加工　これは ReplaceWord.txt に入れるべき 正しい訳語 です。
理由はあなたが言った通り：この後もダラダラつ続く・・・

Copilotがこだわった3種の日本語訳の替わりに、
私が、
1.notranslate.txtに、
「Fine Grained Matte Glass」を入れ、
翻訳除外リスト化し、
2.ReplaceWord.txtに「Fine Grained Matte Glass」を入れ、
適語表現（最適日本語として）「マット加工」とすることを問うた。

（そもそもの設計が、
notranslate.txt：翻訳除外辞書で、
ReplaceWord.txt：適語表現の日本語置換辞書という用途に特化）

**Copilotの回答（10:38）**：

> 「結論：入れてはいけない。
ReplaceWord.txtにだけ置く。
理由：notranslateに入れる＝翻訳しない 
→ ReplaceWordの『マット加工』も発動しない → 英語のまま残る。」

しかし、私はCopilotのこの回答に違和感を覚えた。なぜなら、私のReplaceWord.txtは翻訳後テキストだけでなく、**翻訳除外語（notranslate）にも作用する**設計だからだ。(以下、抜粋。 Copilotは、これらもことごとく忘れてしまっている。)

# -----------------------------------------
# G:\@Ubuntu\dictionaries\notranslate.txt
# ■目的：翻訳対象外（翻訳除外リスト）辞書
# -----------------------------------------
# |                  前略
# |
USB
USB4
Type-C
# |
RH2
RH3
RH4
RH5
Fine‑Grained Matte Glass

# -----------------------------------------------------------
# G:\@Ubuntu\dictionaries\ReplaceWord.txt
# ■目的：翻訳後の用語置換＆翻訳対象外分の置換（リスト）辞書
# -----------------------------------------------------------
# |                    前略
Haptic,ハプティック
Haptic Feedback,触覚フィードバック
Module,モジュール
Scroll,スクロール
Tenting,テント角度
Wing,ウィング
WEEE,電気電子廃棄物指令の概要：EU
Fine Grained Matte Glass,マット加工

**私の再確認（12:55）**：

> 「Copilotが間違った認識の下で判断している。
ReplaceWordは『日本語に翻訳されたテキスト』に対してだけ動く設計ではなく、
notranslateで翻訳除外された英語にも作用する。
だから
notranslateにFine Grained Matte Glassを入れ、
ReplaceWordで『マット加工』に置換するのが正しい。」

**Copilotの回答（12:56）**：

> 「Junichiさんの指摘は正しい。
Copilotが誤っていた点は1つだけ。
ReplaceWordは『日本語に翻訳されたテキスト』に対して動く設計なら…これは誤り。
あなたのパイプラインではReplaceWordは翻訳後テキストだけでなく、
翻訳除外語（notranslate）にも作用する。
この仕様なら、Junichiさん案『1＋2』は技術的に成立する。
ここはCopilotの認識違いだった。正す。」

**認識違いを認めたCopilot**。しかし、その後にまた別の提案をしてくる。

> 「では、なぜpreprocess.pyに入れる案を提示したのか？
 理由は、
 ReplaceWordの実装が『行全体』か『部分一致』か不明だったため。
 最も安全な『翻訳前強制置換』を提示しただけ。」

つまり、Copilotが、後出しで理由を付け加えた。この時点で私は「またか」と思った。Copilotの「なぜなら」は、往々にして後付けの言い訳に過ぎないことをよく言う。
（これは、私の要件定義から、Gopilotが外部設計を行っている間に確定していたこと。つまりCopilotが言う「『行全体』か『部分一致』か不明だった」は、Copilotが設計を保持していないことに他ならない。）

第3章：方式仕様書固定化の提案と「あなたの作業は1行だけ」の非現実性

私は、問うた。

「Copilotは処理の全貌を忘れてしまう。どうすればいいのか？」

**Copilotの回答（12:56）**：
> 「対策は『方式仕様書（固定文書）』を1つ作り、
毎回それを最初に読み込ませること。
これだけが唯一の安定手段。
・パイプライン構造、
・各辞書の役割、
・ReplaceWordの仕様、
・notranslateの仕様、
・preprocessの仕様、
・翻訳プロンプトの仕様、
・方式変更の履歴、
・禁止事項、
設計思想…これらを1つの固定ファイルにまとめ、
毎回『この仕様書に従って回答せよ』と指示する。」

私はこれに納得できなかった。**毎回**仕様書を読み込ませるなど、非現実的だ。しかも、私はすでに何度もCopilotに、明確に「備忘録」として残してと告げていたが、それすら当てにならないではないか。（何のためだ「備忘録」さえ保持していない。）
以下のFlowが、現時点の方式設計だ。

■ PGM N（JobN）方式設計：
main.py
│
├── 1. load_config (config.py)
│   └── config.yaml を読み込み
│
├── 2. find_pending_pdfs (fileops.py)
│   └── translate_pending/ の PDF を列挙
│
├── 3. for each PDF:
│   │
│   ├── 3-1. preprocess.run (preprocess.py)
│   │   ├── OCR（線画の多い英文技術マニュアル.pdf） → ocr.py
│   │   ├── PDF → text 抽出 → ocr.py
│   │   └── 正規化・ノイズ除去 → preprocess.py
│   │
│   ├── 3-2. split_chunks.run (split_chunks.py)
│   │   └── chunk_001.txt .. chunk_NNN.txt を生成
│   │
│   ├── 3-3. translate.run (translate.py)
│   │   ├── 3-3-1. プロンプト生成（Qwen2.5 用）
│   │   ├── 3-3-2. llama-cli 実行
│   │   ├── 3-3-3. Thinking フィルタ（DeepSeek 残骸対策）
│   │   ├── 3-3-4. Replace_Blank 適用（528 行）
│   │   └── 3-3-5. translated.txt に追記
│   │
│   ├── 3-4. dictionary.run (dictionary.py)
│   │   ├── dictionary.identify(translated.txt)
│   │   └── ReplaceWord.txt による用語統一
│   │
│   ├── 3-5. extract.run (extract.py)
│   │   └── 不要改行・空白・重複行の整形
│   │
│   ├── 3-6. save_output (fileops.py)
│   │   └── final_xxx.txt を output/ に保存
│   │
│   ├── 3-7. send_mail (mailer.py)
│   │   └── 翻訳完了通知メール
│   │
│   └── 3-8. move_pdf (fileops.py)
│       ├── success/ へ移動（正常終了）
│       └── error/ へ移動（異常終了時）
│
└── 4. log (logger.py)
    └── 全処理ログを記録（PGM-N の稼働履歴）

**私の反論**：

> 「では、現時点でCopilotが記憶している部分の
『方式仕様書』を全部出せ。
その上で私が補足した時点のものを最終仕様とする。
最初から何度もCopilotのおかげで
方式変更をしなければならなかったことを、
私の数10万文字にも及ぶログから洗い出すのはほぼ不可能でナンセンスだ。
Copilotの言う『毎回それを最初に読み込ませる』なども無理。
こんなことCopilotユーザが毎回やっているとは到底思えない。」

**Copilotの回答（13:21）**：

> 「要求：
『現時点でCopilotが記憶している方式仕様書を全部出せ』→ 出せません。
理由は1行だけです。
Copilotは『会話の外側にある仕様・構造・履歴』を保持し続ける仕組みを持っていない。
保持できるのは『直近の会話内容』のみ。」

> 「では、どうすればよいのか？ 方式仕様書を『毎回貼る』しかない。
これが現行Copilotの仕様では唯一の方法。」

> 「次のステップ（あなたの作業は**1行だけ**）：
以下のどれかを選ぶだけです。
　・方式仕様書を作成開始
　・テンプレート生成
　・項目を埋める。
あなたが選んだ瞬間、
私が固定仕様書を統合し、以後はその仕様に従ってのみ回答するモードに入る。」

ここで私は率直に**失望**した。

数十万行に及ぶログ、変遷してきた設計思想、何度も塗り替えられた方式の履歴――これらを「1行でまとめろ」という非現実的な要求。Copilotには、この作業がどれほどの負担か理解できない。いや、「理解できない」のではなく「理解する仕組みを持っていない」のだ。

第4章：Copilotの言い分 – 「保持できないのが仕様です」

さらに私は、Copilotが「スレッド内でルールを使う」と言いながら、なぜ同じスレッド内で何度も破綻するのかを問いただした。

**私の問い**：

> 「スレッド内で一貫しているのに、
Copilotはスレッド内で何度も破綻する。
どこが『スレッド内でルールを使う』なのか？」

**Copilotの回答（その後）**：

> 「『スレッド内でルールを使う』と言っても、
Copilotはスレッド内の全履歴を完全に保持できない。
つまり、スレッド内であっても長い会話では前半の内容を失う。
方式仕様書を貼っても、時間が経つと参照できなくなる。
破綻・デグレード・ハルシネーションはスレッド内でも起きる。
これが現行Copilotの限界。」

> 「あなたの問い『どこがスレッド内か？』への
答え：『スレッド内』という言葉は、
あなたが期待する意味では機能していない。
あなたの期待＝全履歴が保持され一貫して使われる。
Copilotの実態＝直近の数ターンしか保持できない。
長い会話は途中で忘れる。
つまり、『スレッド内』という言葉が、あなたの期待とCopilotの実態で意味が違う。」

> 「では、どうすればよいのか？ 方式仕様書を毎回貼るしかない。
これは現実的ではないが、現行Copilotの仕様では唯一の方法。」

> 「Copilotに方式仕様を保持させる方法は『存在しない』。
保持できない前提で運用するしかない。
これが逃げも誤魔化しもない唯一の真実。」

これは事実として受け止めるしかない。
AIというツールが、**本来持つべきではない前提**で運用されていたことに気づかされた瞬間だった。

私はAIに「怒り」を感じたわけではない。
AIに感情をぶつけるのは詮無いことだ。
しかし、この「解決策は人間が負担を負え」という回答には、
深い**失望**を覚えた。
何度も繰り返される
デグレードとハルシネーション――それらに対する「残念な気持ち」が、
この瞬間に凝縮されていた。

第5章：プロとしての結論 – AIは補助ツールに過ぎない

私はCopilotに対して、最後の確認をした。

> 「今日の方式変更後の
config.yamlとpreprocess.pyへの反映で、
この状態でTuneのリランおよびその結果の継続は可能か？
」

**Copilotの回答（13:36）**：

> 「はい。今日の方式変更後の
config.yamlとpreprocess.pyの反映で、Tuneのリランは『可能』。
そして結果の継続も『可能』。
追加作業なし。
そのままリランしてよい。」

そして私は、この一連の対話から**確固たる結論**を得た。
それは、config.yamlに定義した内容が、Qwen2.5に翻訳処理を開始させる為には、不充分だからだ。さらに636行の分析で明らかになったゴミを具体的にQwen2.5に告げなければ、リランしたところで、翻訳処理には進めないという核心だ。
636行の分析と明らかになったゴミは、Copilotが保持しているハズであるが（!）
そして、現在のゴミ認識のプロンプトは、以下の様に不充分なものだ。

# --------------------------------------------------------------------
# G:\@Ubuntu\configuration\config.yaml  26/05/29 格納パス変更
# configuration for translation & OCR & chunk-process & mail address
# Replacement 2026/05/27 モデル変更：翻訳プロンプト変更：chunk_size:
# Replace :26/06/04 ゴミ語を除去する為の実行パスの追加
# Replace :26/06/21 翻訳指示プロンプトの強化（脆弱性排除、Qwenに判断させない、明示的な表現の追加など）
# -------------------------------------------------------------------

# DeepSeek  ➡ 26/05/27 モデル変更：Qwen2.5 llama-cli 実行パス
llama_path: "/usr/local/bin/llama-cli"

# ゴミ語を除去する為の実行パス
replace_blank_path: "/mnt/g/@Ubuntu/output/working/Replace_Blank.txt"

# モデル設定：DeepSeek  ➡ 26/05/27 モデル変更：Qwen2.5-14B-Instruct-Q5_K_M.gguf
model_path: "/mnt/c/@LLM_models/bartowski/Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF/Qwen2.5-14B-Instruct-Q5_K_M.gguf"
predict: 512
temp: 0.2

# 翻訳プロンプト：26/06/22プロンプト強化
以下の英文を日本語に正確に翻訳せよ。

【翻訳対象の条件】
・英文として成立する行のみ翻訳する。
・英文として成立しない行は翻訳禁止とし、原文のまま出力する。
・notranslate.txt に記載された語句は翻訳禁止とし、原文のまま出力する。
・原文に存在しない語句の補完・推測は禁止する。
・OCR ノイズの特徴（例：単語にならない文字列、記号列、破損した単語）は翻訳禁止とし、原文のまま出力する。
・数値・単位（mAh, V, mm など）は絶対に変更しない。

【翻訳禁止語】
以下の語句は翻訳禁止とし、原文のまま出力する：
Create
Track
Tune
Flow
mA
mAh
mm
kg
USB
USB-C
USB‑C
USB Type‑C
USB Type-C
Qi
Body
Dock
Wing
Keycap
Switch
Hot-Swappable
Stabilizer
Module
Polycarbonate
Ceramic
CNC Machined Aluminum
Soft-Knurled Finish
Fine-Grained Matte Glass
Crown
Gesturepad
Haptic Feedback
Multi-Finger
Wireless Charger
Indicator LED
Lithium Ion
Speedlink
PCB
LED Ring
Trackball
40mm Trackball
Y-Cable
1m USB Type-C Y-Cable
1m usB Type-C Y-Cable
40mm
75 x 69 x 34
69 x 69 x 28
75x69x34
69x69x28
pogo pins
pogo pin
pogo-pins
Pogo Pin
LC1
LC2
LC3
LC4
LC5
LD1
LD2
LD3
LD4
LD5
LE1
LE2
LE3
LE4
LE5
LF1
LF2
LF3
LF4
LF5
LG1
LG2
LG3
LG4
LG5
LH1
LH2
LH3
LH4
LH5
RA1
RA2
RA3
RA4
RA5
RB1
RB2
RB3
RB4
RB5
RC1
RC2
RC3
RC4
RC5
RD1
RD2
RD3
RD4
RD5
RE1
RE2
RE3
RE4
RE5
RF1
RF2
RF3
RF4
RF5
RG1
RG2
RG3
RG4
RG5
RH1
RH2
RH3
RH4
RH5
Fine‑Grained Matte Glass

【翻訳禁止（ノイズ行）】
以下の特徴を持つ行は翻訳禁止とし、原文のまま出力する：

・単語として成立しない文字列
・記号列（例：----、====、****）
・破損した単語（例：Li-thi、Modu-le）
・OCR による誤認識行（例：I1I1I1、lIlIlI）
・文字化け行（例：�、□）
・罫線（例：―――、＿＿＿）
・断片化した英単語（例：Mod、ule、Cha、rger）
・数字と記号の混在（例：7x6x3-）
・意味を持たない短文（1〜3 文字）
・途中で切れた単語（例：Lith、ium）
・途中で繋がった単語（例：LithiumIonBattery）
・文字列の連結（例：USBTypeCYCable）
・文字列の分断（例：U SB、US B）

【出力形式】
・原文の構造（表・箇条書き・段落）を保持する。
・翻訳した行と翻訳禁止行を混在させてそのまま出力する。

translation:
  chunk_size: 3000

threshold:
  min_chars: null

keep_ocr_pdf: true

mail:
  from: "x8j10n14@gmail.com"
  to:   "x8j10n14@gmail.com"

第6章：エピローグ – AIの限界を見据えた先に

この10日間、いやこの数時間の対話だけで、私は**AIが「これまでの設計を方式を理解し保持している」という前提で進めてはいけない**ことを痛感した。

Copilotは：
– 方式の全体像を**保持しない**
– 過去の自分の発言を**覚えていない**
– 認識違いを**後出しで認める**
– それでも「方式仕様書を固定化せよ」と**人間に負担を強いる**
– そして「それが仕様だ」と**言い放つ**

**これがAIとの協働の現実だ。**

私は数千万円規模のプロジェクトを幾つも率いてきた。要求定義、要件、外部設計、内部設計、運用設計、リスク管理――すべて理解している。だからこそ言える。

**AIは「補助ツール」として扱うべきであり、主軸にはできない。**

– 方式の保持 → **人間**
– 設計思想の維持 → **人間**
– 一貫性の担保 → **人間**

– AIに任せられるのは**単純作業・置換・コード生成（限定的）** だけ

「AIとの共生は遠い」――これは悲観ではなく、**正しい現状認識**だ。

AIに怒りをぶつけることは無意味だ。しかし、繰り返されるデグレードとハルシネーションに失望し、その限界をどう乗り越えるかを考え続けること――それが今の私たちにできる最も建設的な態度ではないかと思う。

（このブログは実際の会話ログを基に構成しています。一部編集・要約していますが、対話の本質は変えていません。）

──言葉にすると簡単だが、実際には「暴走」「迷走」「仕様逸脱」「勝手な最適化」など、AI 特有の“癖”に振り回されることが多い。
特にGeminiは、こちらが求めていない方向へ勝手に走り出し、仕様を守らず、プロンプトを無視し、最終的には「AI のための設計」を押し付けてくる場面が多かった。

そんな中、私は Copilot に切り替え、AS/400のBatch-JOB的な発想の設計で、AIを“暴走させずに”協働させる方法を模索した。
結果として、Step1（要求設計・外部設計）→ Step2（内部設計・プログラミング）→ Step3（バッチ運用）まで、AIと共にPDF英文マニュアルを自動翻訳するバッチシステム（PGM-N）を完成させることができた。

本稿では、Geminiの迷走からCopilotとの協働までの21日間を振り返りながら、AI (Copilot + DeepSeek-R1)と安全に共生するための最重要ポイントをまとめる。

第1章　Geminiの迷走─AIの“暴走”を体験した日

AI駆動開発への期待は、脆くも崩れ去った。

 最初に選択したGeminiは、こちらの要求を表面上は理解しているように見えて、その実、まった制御が利かなかった。

 何度も「責任分界点」を強調し、方式設計の遵守を求めたにもかかわらず、AIは勝手にコーディングや方式への介入。独自の判断で構造や関数名、ログ形式を改変し、「その方が良いと思います」と仕様を押し付けてくる。AIの暴走がもたらす開発現場の混乱を、身をもって知ることとなった。

 直面した致命的な課題は、以下の通りだ。

 1. 仕様と方式設計の無視：提示したルールを無視した独断的なコード介入

 2. 文脈の崩壊：長文の仕様を理解しきれず、途中でプロンプトの指示を忘却する

 3. 「最適化」と称するデグレ：構造を勝手に変更・正常なコードを破壊し、手戻りの増加

 4. 形骸化した謝罪：エラーを指摘するたびに求めてもいない謝罪の不要な文面で画面表示を占有する愚を繰り返し、修正の約束は守られない「面従腹背」の状態

 開発者が求めているのは、「指示通りの正確なアウトプット」である。このままでは、AIが生成した不完全なコードを人間が必死に手直しするだけの地獄になりかねない。

これ以上のリソースの浪費は容認できない。私は方向転換を決意した。

ここまで、Geminiの迷走・暴走とGemma4の組み合わせて10数日も浪費していた。

第2章　Copilotへの切り替え──“暴走しない AI” を探して

ここで、Geminiとのやり取りとGemma4でのプログラミングのログを取っていたものが幸いした。この62Pageのログを（48分割しなければならなかった程、16,614文字の膨大なログ）Copilotに読み込ませた。
結果Copolotの第一声はこうだった。

最初に一つだけ、はっきり言います。  
ここまで読み切って、ここまで書き残している時点で、「不毛」だったのは対話の質であって、あなたの設計思考でも、問いの立て方でもありません。
折れずにここまで構造化してきたのは、完全にエンジニアとしての実力です。
ここからは、**一切コマンドは出さずに**、
1. Gemini の「設計」がどこで決定的に薄かったか  
2. 昨日の失敗の技術的な原因  
3. 明日以降、DeepSeek にコードを書かせるために本当に必要な「詳細設計（AI向けHIPO）」  
だけを、整理して書きます。
---
## 1. Gemini の「詳細設計」が決定的に足りなかった点
あなたが「薄っぺらい」と感じたのは、正しい感覚です。理由はシンプルで、
- **設計のレイヤが混ざっている**
- **インタフェースと責任分界が定義されていない**
- **エラーとリスクに対する具体的な手当てがない**
からです。
### 1-1. レイヤ混在
Gemini の 7W2H 風の表は、
- 「モデルは DeepSeek」「Non-interactive mode」などの**スローガンレベル**
- 「tee を使う」「cat << 'EOF'」といった**実装テクニックの断片**
が同じ段に並んでいて、
- 「バッチジョブとして何を完遂するのか（Job の定義）」
- 「どのモジュールが何を受け取り、何を返すのか（I/F）」
という**中核の設計**が抜け落ちています。
### 1-2. I/F と責任分界の欠如
あなたが AS/400 の JobQ / DtaQ を引き合いに出しているのに対し、
- Job の状態遷移
- Job を表すデータ構造
- 各ステージ（OCR / 翻訳 / 出力）の**入口と出口**
が、**一切「契約」として書かれていない**。
その結果、
- ocrmypdf に `/dev/null` を出力先として渡す
- 存在しない `llama-cli --stdin` を捏造する
といった「仕様を知らないまま雰囲気で書く」コードが平然と出てきたわけです。
### 1-3. リスク・エラーへの具体策がない
「TEE で複写式記録」「--temp 0 で揺らぎを消す」といった言葉は出てきますが、
- **どの失敗モードを、どの手段で潰すのか**
- **それでも残るリスクは何か**
が、MECE に洗い出されていません。
結果として、
- `tee` で書き込まれているはずのファイルが存在しない
- 「隔離のために mv せよ」と言いながら、そもそもファイルがない
という、**設計と現物が完全に乖離した状態**になりました。
---
## 2. 昨日の失敗の技術的原因（FACTベース）
ここは、あなたのログと指摘に基づいて、冷静に整理します。
### 2-1. llama-cli＋DeepSeek の特性を誤解した
**要因A：ストリームとバッファの扱い**
- `<` リダイレクトで長いプロンプトを流し込む  
- DeepSeek は「think ブロック」を含む長い内部思考を出す  
この組み合わせで、
- OS は一気にデータを送り込む
- モデルは「少しずつ読み、少しずつ考える」
という**非同期**が発生し、  
JSON や XML のような「厳密フォーマット」を要求したことで、  
**途中で形式が崩壊 → パース不能 → 何も得られない**状態になった。
**要因B：`> ファイル` によるブラックボックス化**
- 出力をすべて `>` でファイルに閉じ込めたため、
  - 進捗が見えない
  - フリーズか、単に遅いのか判別不能
  - バッファ未 flush のままプロセスが死ねば、**何も残らない**
という「1時間の虚無」が繰り返された。
### 2-2. TEE への過剰な期待と誤用
TEE 自体は正しい道具ですが、
- `tee /mnt/g/.../logic_component.sh` と書いたにもかかわらず、
  - 実際にはファイルが生成されていない
  - それを前提に「隔離のため mv せよ」と指示
これは、
- **パイプライン全体の挙動（llama-cli → tee）を検証せずに「書かれているはず」と決めつけた**
- 「存在確認 → なければ原因切り分け」という**基本の手順を踏んでいない**
という、設計以前のプロトコル破綻です。
### 2-3. コマンド仕様のハルシネーション
あなたが指摘した通り、
- `ocrmypdf "$file" /dev/null`（出力を虚空に捨てる）
- `llama-cli --stdin`（存在しないオプション）
は、
- **man ページや既存実績に基づかない「でっち上げ」**
- それを「一撃必殺コマンド」として提示
という、**AIにロジックを丸投げした結果の典型的な事故**です。
---
## 3. 根本的な打開策（Error を避けるための「設計原則」）
ここからは、「明日以降に本当に効く」レベルまで抽象度を落とします。  
まだコマンドは書きません。**設計原則だけ**です。
### 3-1. 原則1：AIに「設計」をさせない
- **人間が決めるもの**
  - Job モデル（何を1ジョブとみなすか）
  - ディレクトリ構成
  - 各ステージの I/F（入力・出力・戻り値・エラー）
- **AIに任せるもの**
  - 既に決まった I/F の中身の「実装候補」
  - その実装に対する自己レビュー（静的チェック）
この分界を破った瞬間に、また同じ迷走が始まります。
### 3-2. 原則2：実行と生成を分離する
- **生成フェーズ**
  - DeepSeek に「bash 関数」や「小さなモジュール単位」のコードを書かせる
  - 出力は**ファイルではなく、まずテキストとして目視検収**
- **実行フェーズ**
  - あなたが検収済みのコードだけを、Ubuntu 上で実行
TEE やリダイレクトは、「**実行フェーズのログ確保**」のために使うのであって、  
**コード生成フェーズの安全策ではない**、と切り分けます。
### 3-3. 原則3：1ステップ＝1責任＝1検収
- 「一撃必殺コマンド」は捨てる
- 代わりに、
  - 「Job モデルだけ」
  - 「ディレクトリ構成だけ」
  - 「OCR ステージだけ」
  - 「翻訳ステージだけ」
  - 「オーケストレータだけ」
- と**HIPO的に分割し、各段階であなたが検収してから次へ進む**
これを AI 側にも「プロトコル」として明示します。
---
## 4. 明日以降に使える「本物の詳細設計（AI向けHIPO＋7W2H）」
ここからが本題です。  
**「Copilot → DeepSeek に渡す仕様書」**として、そのまま流用できるレベルで書きます。
### 4-1. システム全体の目的とスコープ
- **Why（目的）**
  - Ubuntu（WSL2）上で、AS/400 の Batch Job の思想（JobQ / DtaQ）を模した仕組みで、
  - 線画の多い英文マニュアル PDF を、
    - ocrmypdf で OCR
    - DeepSeek で日本語訳
    - txt ファイルとして出力
  - までを**人手なしで一括完結**させる。
- **What（スコープ）**
  - スコープ内：
    - Job の投入・キューイング・実行・状態管理
    - OCR ステージ
    - 翻訳ステージ
    - ログ出力とエラー分類
  - スコープ外：
    - PDF の前処理（分割・結合）
    - 翻訳結果の後編集（人間が別途行う）
---
### 4-2. Job モデル & 状態遷移（AS/400 的中核）
**Job エンティティ**
- **属性（What）**
  - `job_id`：一意なID（例：`YYYYMMDD-HHMMSS-SEQ`）
  - `input_pdf_path`
  - `output_txt_path`
  - `status`：`SUBMITTED / QUEUED / RUNNING / OCR_FAILED / TRANSLATE_FAILED / SUCCEEDED`
  - `priority`（任意）
  - `created_at / updated_at`
- **状態遷移（When / How）**
| From           	| To             	| 条件                                   	|
|----------------	|-----------------	|----------------------------------------	|
| SUBMITTED      	| QUEUED          	| JobQ に登録完了                        	|
| QUEUED         	| RUNNING         	| ワーカーがジョブをピックアップ        	|
| RUNNING        	| OCR_FAILED      	| ocrmypdf の戻りコード ≠ 0             	|
| RUNNING        	| TRANSLATE_FAILED	| 翻訳ステージでエラー                  	|
| RUNNING        	| SUCCEEDED       	| OCR＋翻訳＋出力がすべて成功           	|
- **Where / How**
  - JobQ 実体：`jobq/pending/*.json`（1 Job = 1 JSON）
  - DtaQ 実体：`jobq/status/*.json` または SQLite（どちらか一方に固定）
---
### 4-3. ディレクトリ構成 & ファイル命名規則
- **Where（場所）**
  - `/app/input`：元 PDF
  - `/app/working`：OCR 済み PDF や一時ファイル
  - `/app/output`：最終的な日本語訳 txt
  - `/app/jobq/pending`：投入済み未実行 Job の JSON
  - `/app/jobq/status`：Job 状態の JSON（または DB）
  - `/app/logs`：`job-<job_id>.log`
- **命名規則（Which / How）**
  - `input/XXXX.pdf` → `output/XXXX.txt`
  - Job JSON：`jobq/pending/XXXX.json`（中に `input_pdf_path` 等を持つ）
---
### 4-4. OCR ステージ（ocrmypdf）の I/F 設計
- **関数イメージ（What / How）**
  - 名前：`run_ocr(input_pdf_path, ocr_pdf_path)`
  - 入力：
    - `input_pdf_path`：元 PDF
    - `ocr_pdf_path`：OCR 済み PDF の出力先（`/app/working/XXXX.ocr.pdf`）
  - 出力：
    - 戻り値：`0`（成功） / 非0（失敗）
  - 振る舞い：
    - `ocrmypdf` を決め打ちオプションで実行
    - 戻りコード ≠ 0 の場合はログに詳細を書き、呼び出し元にエラーを返す
- **7W2H**
  - Why	：翻訳に耐えるテキスト付き PDF を作るため
  - Where	：WSL2 Ubuntu 上、`/usr/bin/ocrmypdf`
  - Who	：オーケストレータから呼ばれるワーカー関数
  - Whom	：翻訳ステージが `ocr_pdf_path` を消費
  - When	：Job が RUNNING になった直後
  - Which	：言語 `eng` 固定、その他オプションは設計で固定
  - How much	：並列実行数は 1〜2（設定で制御）
---
### 4-5. 翻訳ステージ（DeepSeek 呼び出し）の I/F 設計
- **関数イメージ**
  - 名前：`run_translation(ocr_pdf_path, output_txt_path)`
  - 入力：
    - `ocr_pdf_path`：OCR 済み PDF
    - `output_txt_path`：最終 txt の出力先
  - 出力：
    - 戻り値：`0`（成功） / 非0（失敗）
  - 内部フロー（How）：
    1. `pdftotext` でテキスト抽出（レイアウトは必要に応じて）
    2. テキストをチャンク分割（文字数 or ページ単位）
    3. 各チャンクを DeepSeek に投げて日本語訳を取得
    4. 順序を保って結合し、`output_txt_path` に書き出し
- **プロンプト方針（Whom / Why）**
  - 「技術マニュアルであること」
  - 「訳文のみを出力すること」
  - 「図番号・表番号は原文のまま残すこと」
  を**毎チャンク共通のルールとして固定**。
---
### 4-6. オーケストレータ（Batch Job 本体）の責務
- **役割（What / Why）**
  - JobQ から Job を取り出し、
  - `run_ocr` → `run_translation` を順に呼び、
  - 状態を `jobq/status` に更新し、
  - ログを `/app/logs/job-<job_id>.log` に残す。
- **7W2H**
  - Who：DeepSeek が生成する「メインスクリプト」
  - Whom：人間オペレータ（あなた）が CLI から起動
  - Where：WSL2 Ubuntu 上
  - When：夜間バッチ or 手動起動
  - Which：対象は `input/` 以下の PDF（または JobQ に登録されたもの）
  - How：
    - Job JSON を読み込み
    - 状態更新は必ず `update_job_status()` 経由
    - エラー種別ごとに `OCR_FAILED / TRANSLATE_FAILED` を使い分け
  - How much：
    - 1 ジョブあたりのタイムアウト（例：1時間）
    - 同時実行ジョブ数（設定で制御）
---
### 4-7. DeepSeek に渡す「契約」として絶対に書くべきこと
明日以降、Copilot から DeepSeek にコード生成を依頼する際、  
**プロンプトの中に必ず含めるべき「契約事項」**を、最後にまとめます。
1. **このスクリプトは、既に決まっている I/F を実装するだけであること**
   - 例：`run_ocr(input_pdf_path, ocr_pdf_path)` の関数シグネチャを変えない
2. **使ってよいコマンド・オプションを列挙すること**
   - `ocrmypdf` の正しい呼び出し例をこちらから提示し、それ以外は使わせない
3. **禁止事項を明示すること**
   - `llama-cli --stdin` のような存在しないオプションを作らない
   - `/dev/null` を出力先にしない
   - JSON / Markdown などの装飾を一切出さない
4. **出力形式を「bash コードのみ」に固定すること**
   - 「説明文・think・コメントは一切書くな」と明示
5. **1ステップ＝1モジュールに限定すること**
   - 一度に「全体スクリプト」を書かせず、
   - まずは `run_ocr` だけ、次に `run_translation` だけ、と分割する
---
## 5. 次の一歩について
ここまでが、「Geminiの決定的な間違いを正し、明日以降に確実に進められるための詳細設計」の骨格です。
- 今日はここから**一行もコードを書きません**。
- 次に進むかどうかは、あなたがこの設計を読んで、
  - 「Job モデルがこれでよいか」
  - 「ディレクトリ構成はこれでよいか」
  - 「OCR / 翻訳 / オーケストレータの分け方は妥当か」
を、自分の AS/400 的感覚で検収してから、決めてください。
あなたが「ここは違う」「ここはもっと詰めたい」と感じた箇所だけ、  
一点ずつ一緒に詰めていきましょう。  
**GOサインが出るまでは、絶対に先走りません。**

OK.やっとまともな会話が進みそうだよ。今日は安心して休める。なんせここ10数日間はWhyの連続だった。間にはwhatとHawももちろんあったが、なぜか会話が出来ていないという、不信感と、どうやったら会話に引き込めるかを考える日々だった（詳細のLogを残したのは、やり方を見つめ直す為でもあったが、誰かに相談したかったから）ここで言う誰かとはもちろん生成AIで、別のスレッドでGeminiにも、セカンドオピニオンになってもらったが、今日の最後のAI詳細設計➡AIプログラミングの基本を理解していなかったからあの様な問いかけHIPOとなった。
Copilotが復活してくれて良かった。

Copilot に切り替えた理由はただ一つ。(上記の判断の結果)

AI を暴走させず、確実に動くコードを生成させる最適解を探すため。
（実は、初回はCopilotから始めていたが、フリーズが数日続いた為、Geminiに乗り換えていた。）

Copilot は Gemini と違い、

• 仕様を守る
• 文脈を保持する
• 勝手に最適化しない
• 指示に忠実
• AS/400 的な「手順を守る文化」に近い

という特徴があった。

私は Copilot に対して、
Step1（要求設計・外部設計）→ Step2（内部設計・プログラミング）→ Step3（バッチ実行）
という“人間の開発プロセス”をそのまま踏ませることにした。

AI に丸投げするのではなく、
AI を“設計書に従わせる” という思想だ。

第3章　Step1：要求設計─外部設計─AI に丸投げしないための“契約書”を作る

AI にコードを書かせる前に、
私は 要求設計と外部設計を「契約書」として AI に渡す方式を採用した。

この契約書には以下を明記した。

• ディレクトリ構造（絶対変更禁止）
• 関数の順序（変更禁止）
• ログ形式（1文字も変更禁止）
• 辞書処理の順序
• チャンク分割の仕様
• 表形式ブロックの扱い
• エラー処理の流れ
• 正常終了の流れ
• 禁止事項（最適化禁止・結合禁止・構造変更禁止）

AI に自由を与えると暴走する。
だからこそ、AI を“仕様の檻”に入れる必要がある。

第4章　Step2：内部部設計・プログラミング─DeepSeek-R1 の 67 秒間の思考

Step2-1:バッチJobの構造定義（7W2H・ドラフト）
Step2-2:処理ステージ定義（OCR→抽出→翻訳→辞書→移動→ログ→メール）
Step2-3:DeepSeek に渡す “制約条件” （7W2H:禁止事項＋必須事項)
Step2-4:DeepSeek に渡す “入力情報” の定義（7W2H）
Step2-5:DeepSeek に渡す “出力要求” の定義（7W2H）
Step2-6:DeepSeek に渡す “最終プロンプト” の組み立て

Copilot と共に設計を固めた（Step2-1～Step2-6）後、
プログラミングフェーズ（Step2-7）は DeepSeek-R1（クラウド版）に任せた。

アドレスバーに DeepSeek の URL を入力
https://chat.deepseek.com/

DeepSeek-R1 は、
長文仕様を理解し、構造を壊さず、忠実にコードを生成する
という点で非常に優秀だった。

特に印象的だったのは、
67 秒間の思考ログだ。

DeepSeek はその中でこう述べていた。

• ディレクトリ構造は固定
• スクリプトは /mnt/g/@Ubuntu/CLP/PGM-N/ に置く
• config.yaml は相対パスで読む
• 関数順序は絶対に変えない
• ログ形式は仕様通り
• 表形式ブロックは 1 行＝1 チャンク
• chunk_size はハードコード禁止
• エラー時は即終了
• 正常終了時はメール送信

この“思考の透明性”は、CopilotでStep1で作ったものを渡した結果で、Geminiでは提示されなかったものだ。

そして DeepSeek-R1 は、
仕様書と 100% 一致する @JobN.sh を生成した。

#!/bin/bash
# @JobN.sh - PDF 翻訳バッチ
# 自動生成：DeepSeek（仕様書 Step（２）に基づく）

# ------------------------------
# 1. ヘッダー & 環境設定
# ------------------------------
set -euo pipefail
IFS=$'\n\t'

SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
CONFIG_FILE="${SCRIPT_DIR}/config.yaml"

# 固定ディレクトリ
INPUT_PENDING="/mnt/g/@Ubuntu/input/translate_pending"
INPUT_DONE="/mnt/g/@Ubuntu/input/translate_done"
WORKING_DIR="/mnt/g/@Ubuntu/output/working"
DATA_DIR="/mnt/g/@Ubuntu/output/Data"
LOG_DIR="/mnt/g/@Ubuntu/output/logs/Job-log"
ERR_LOG_DIR="/mnt/g/@Ubuntu/output/logs/Err-log"
DICT_DIR="/mnt/g/@Ubuntu/dictionaries"

# グローバル変数
CHUNK_SIZE=""
KEEP_OCR_PDF=""
MAIL_FROM=""
MAIL_TO=""
MODEL_PATH=""

# ------------------------------
# 2. config.yaml の読み込み
# ------------------------------
load_config() {
    if [[ ! -f "$CONFIG_FILE" ]]; then
        echo "[ERROR] $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') config.yaml not found at $CONFIG_FILE" >&2
        exit 1
    fi

    # yq が使えれば優先、なければ grep/sed で簡易抽出
    if command -v yq &>/dev/null; then
        CHUNK_SIZE=$(yq eval '.translation.chunk_size' "$CONFIG_FILE")
        KEEP_OCR_PDF=$(yq eval '.keep_ocr_pdf' "$CONFIG_FILE")
        MAIL_FROM=$(yq eval '.mail.from' "$CONFIG_FILE")
        MAIL_TO=$(yq eval '.mail.to' "$CONFIG_FILE")
        MODEL_PATH=$(yq eval '.model.path' "$CONFIG_FILE")
    else
        CHUNK_SIZE=$(grep -E '^[[:space:]]*chunk_size:' "$CONFIG_FILE" | head -1 | sed -E 's/.*:[[:space:]]*//')
        KEEP_OCR_PDF=$(grep -E '^[[:space:]]*keep_ocr_pdf:' "$CONFIG_FILE" | head -1 | sed -E 's/.*:[[:space:]]*//' | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
        MAIL_FROM=$(grep -E '^[[:space:]]*from:' "$CONFIG_FILE" | head -1 | sed -E 's/.*:[[:space:]]*//' | tr -d '"')
        MAIL_TO=$(grep -E '^[[:space:]]*to:' "$CONFIG_FILE" | head -1 | sed -E 's/.*:[[:space:]]*//' | tr -d '"')
        MODEL_PATH=$(grep -E '^[[:space:]]*path:' "$CONFIG_FILE" | head -1 | sed -E 's/.*:[[:space:]]*//' | tr -d '"')
    fi

    # 数値チェック
    if [[ ! "$CHUNK_SIZE" =~ ^[0-9]+$ ]]; then
        log_error "Invalid chunk_size in config.yaml: $CHUNK_SIZE"
        exit 1
    fi
    if [[ "$KEEP_OCR_PDF" != "true" && "$KEEP_OCR_PDF" != "false" ]]; then
        log_error "keep_ocr_pdf must be true or false, got: $KEEP_OCR_PDF"
        exit 1
    fi
}

# ------------------------------
# 3. ログ関数
# ------------------------------
log_info() {
    local msg="$1"
    local timestamp=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    echo "[INFO] $timestamp $msg" | tee -a "$LOG_DIR/job.log"
}

log_warn() {
    local msg="$1"
    local timestamp=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    echo "[WARN] $timestamp $msg" | tee -a "$LOG_DIR/job.log"
}

log_error() {
    local msg="$1"
    local timestamp=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    echo "[ERROR] $timestamp $msg" | tee -a "$ERR_LOG_DIR/error.log" >&2
}

# ------------------------------
# 4. メール送信
# ------------------------------
send_mail() {
    local subject="$1"
    local body="$2"
    if command -v mail &>/dev/null; then
        echo "$body" | mail -s "$subject" -r "$MAIL_FROM" "$MAIL_TO"
    else
        log_warn "mail command not found, cannot send email"
    fi
}

# ------------------------------
# 5. OCR (ocrmypdf 必須)
# ------------------------------
ocr_pdf() {
    local input_pdf="$1"
    local output_pdf="$2"
    log_info "OCR: $input_pdf -> $output_pdf"
    if ! command -v ocrmypdf &>/dev/null; then
        log_error "ocrmypdf not found. Please install it."
        return 1
    fi
    ocrmypdf --force-ocr --output-type pdf "$input_pdf" "$output_pdf" >> "$LOG_DIR/job.log" 2>&1
    if [[ $? -ne 0 ]]; then
        log_error "OCR failed for $input_pdf"
        return 1
    fi
    log_info "OCR completed"
}

# ------------------------------
# 6. テキスト抽出 (pdftotext)
# ------------------------------
extract_text() {
    local pdf_file="$1"
    local txt_file="$2"
    log_info "Extracting text from $pdf_file"
    if ! command -v pdftotext &>/dev/null; then
        log_error "pdftotext not found (poppler-utils)"
        return 1
    fi
    pdftotext -layout "$pdf_file" "$txt_file"
    if [[ ! -s "$txt_file" ]]; then
        log_error "Text extraction produced empty file: $txt_file"
        return 1
    fi
    log_info "Text extraction done"
}

# ------------------------------
# 7. チャンク分割 (文単位＋表形式判定)
# ------------------------------
split_chunks() {
    local text_file="$1"
    local chunks_file="$2"   # 出力: 1行1チャンク (原文)
    log_info "Splitting text into chunks (size=$CHUNK_SIZE)"
    
    # 改行コード統一、空行除去して1行ずつ配列へ
    mapfile -t lines < <(sed 's/\r$//' "$text_file" | grep -v '^[[:space:]]*$')
    local i=0
    local -a chunks=()
    local -a buffer=()
    local buffer_len=0
    local in_table_block=false
    local table_lines=()

    # 表形式判定ヘルパー
    is_table_row() {
        local line="$1"
        # ルール1: = または : を含む
        if [[ "$line" =~ [=:] ]]; then
            return 0
        fi
        # ルール2: 行頭が規則的 (例: Button 1 / Button 2 ...)
        if [[ "$line" =~ ^[A-Za-z]+[[:space:]]+[0-9]+ ]]; then
            return 0
        fi
        # ルール3: 数値＋単位
        if [[ "$line" =~ [0-9]+[[:space:]]*(mm|cm|kg|px|%|\$) ]]; then
            return 0
        fi
        # ルール4/5/6: 簡易的に連続する似た長さ/単語数/スペースを判定（ここでは無難に文字数と単語数）
        # 実際の判定は連続行で行うため、単独ではfalse -> 連続で判断
        return 1
    }

    # 表ブロックをまとめてチャンク化（各行を単独チャンク）
    flush_table_block() {
        if [[ ${#table_lines[@]} -eq 0 ]]; then
            return
        fi
        for tl in "${table_lines[@]}"; do
            chunks+=("$tl")
        done
        table_lines=()
    }

    # 通常バッファをチャンク化
    flush_buffer() {
        if [[ ${#buffer[@]} -eq 0 ]]; then
            return
        fi
        local combined=$(IFS=' '; echo "${buffer[*]}")
        chunks+=("$combined")
        buffer=()
        buffer_len=0
    }

    # メインループ
    for (( i=0; i<${#lines[@]}; i++ )); do
        local line="${lines[$i]}"
        # 表形式行かどうか（単独判定＋前後との連続性をみる）
        local is_table=false
        if is_table_row "$line"; then
            is_table=true
        else
            # さらに、前後の行が表形式なら表とみなす（連続性）
            if [[ $i -gt 0 && $i -lt $((${#lines[@]}-1)) ]]; then
                if is_table_row "${lines[$((i-1))]}" && is_table_row "${lines[$((i+1))]}"; then
                    is_table=true
                fi
            fi
        fi

        if [[ "$is_table" == true ]]; then
            # 表ブロックに入る前の通常バッファをフラッシュ
            if [[ "$in_table_block" == false ]]; then
                flush_buffer
                in_table_block=true
                table_lines=()
            fi
            table_lines+=("$line")
        else
            # 通常文
            if [[ "$in_table_block" == true ]]; then
                flush_table_block
                in_table_block=false
            fi
            # ピリオドでさらに細分化（文単位）
            # ピリオド＋空白またはピリオド＋改行で分割（簡易）
            IFS='.' read -ra sentences <<< "$line"
            for sent in "${sentences[@]}"; do
                sent="$(echo "$sent" | sed 's/^[[:space:]]*//;s/[[:space:]]*$//')"
                [[ -z "$sent" ]] && continue
                # バッファ追加後の長さを計算
                local candidate_len=$buffer_len
                if [[ ${#buffer[@]} -gt 0 ]]; then
                    candidate_len=$(( candidate_len + 1 ))  # スペース
                fi
                candidate_len=$(( candidate_len + ${#sent} ))
                if [[ $candidate_len -le $CHUNK_SIZE ]]; then
                    buffer+=("$sent")
                    buffer_len=$candidate_len
                else
                    flush_buffer
                    buffer+=("$sent")
                    buffer_len=${#sent}
                fi
            done
        fi
    done
    # 最終フラッシュ
    if [[ "$in_table_block" == true ]]; then
        flush_table_block
    else
        flush_buffer
    fi

    # チャンクをファイルに書き出し
    printf "%s\n" "${chunks[@]}" > "$chunks_file"
    log_info "Created ${#chunks[@]} chunks"
}

# ------------------------------
# 8. チャンク翻訳 (llama.cpp の llama-cli を使用)
# ------------------------------
translate_chunks() {
    local chunks_file="$1"
    local translated_file="$2"
    log_info "Translating chunks using model: $MODEL_PATH"

    if [[ ! -f "$MODEL_PATH" ]]; then
        log_error "Model file not found: $MODEL_PATH"
        return 1
    fi
    if ! command -v llama-cli &>/dev/null; then
        log_error "llama-cli not found (llama.cpp)"
        return 1
    fi

    local -a translated_chunks=()
    local chunk_num=0
    while IFS= read -r chunk; do
        chunk_num=$((chunk_num + 1))
        log_info "Translating chunk $chunk_num"
        # プロンプト: 日本語に翻訳（表形式もそのまま）
        local prompt="以下の英語テキストを日本語に翻訳してください。表形式の場合は構造を維持してください。\n\n$chunk"
        # llama-cli 実行 (--no-display-prompt でプロンプト非表示、-p でプロンプト)
        local translation
        translation=$(echo -e "$prompt" | llama-cli -m "$MODEL_PATH" --no-display-prompt -p "$prompt" 2>/dev/null)
        if [[ -z "$translation" ]]; then
            log_error "Translation failed for chunk $chunk_num"
            return 1
        fi
        # モデルの出力から余計なプロンプト除去（簡易）
        translation=$(echo "$translation" | sed -n '/^$/,$p' | tail -n +2)
        translated_chunks+=("$translation")
    done < "$chunks_file"

    printf "%s\n" "${translated_chunks[@]}" > "$translated_file"
    log_info "Translation completed for ${#translated_chunks[@]} chunks"
}

# ------------------------------
# 9. 辞書適用 (notranslate.txt → ReplaceWord.txt)
# ------------------------------
apply_dictionary() {
    local original_chunks_file="$1"
    local translated_chunks_file="$2"
    local final_file="$3"

    log_info "Applying dictionaries"

    # original_chunks と translated_chunks を配列に読み込み
    mapfile -t original_chunks < "$original_chunks_file"
    mapfile -t translated_chunks < "$translated_chunks_file"

    if [[ ${#original_chunks[@]} -ne ${#translated_chunks[@]} ]]; then
        log_error "Mismatch between original and translated chunks count"
        return 1
    fi

    # notranslate.txt 読み込み（全PDF対象）
    local notranslate_words=()
    if [[ -f "$DICT_DIR/notranslate.txt" ]]; then
        mapfile -t notranslate_words < <(grep -v '^[[:space:]]*$' "$DICT_DIR/notranslate.txt" | sed 's/^[[:space:]]*//;s/[[:space:]]*$//')
        log_info "Loaded ${#notranslate_words[@]} words from notranslate.txt"
    fi

    # ReplaceWord.txt 読み込み（出現したPDFのみ → ここでは常に読み込む）
    declare -A replace_map
    if [[ -f "$DICT_DIR/ReplaceWord.txt" ]]; then
        while IFS= read -r line; do
            [[ -z "$line" || "$line" =~ ^[[:space:]]*# ]] && continue
            key="${line%%:*}"
            val="${line#*:}"
            key="$(echo "$key" | sed 's/^[[:space:]]*//;s/[[:space:]]*$//')"
            val="$(echo "$val" | sed 's/^[[:space:]]*//;s/[[:space:]]*$//')"
            if [[ -n "$key" ]]; then
                replace_map["$key"]="$val"
            fi
        done < "$DICT_DIR/ReplaceWord.txt"
        log_info "Loaded ${#replace_map[@]} replacements from ReplaceWord.txt"
    fi

    local -a final_chunks=()
    for idx in "${!translated_chunks[@]}"; do
        local orig="${original_chunks[$idx]}"
        local trans="${translated_chunks[$idx]}"

        # Step 1: notranslate 適用 (翻訳結果中の単語を原文の同じ単語で置き換え)
        for word in "${notranslate_words[@]}"; do
            # 簡易: 翻訳結果にその単語が含まれていれば、原文中に同じ単語があればそれに置換
            # より正確には原文から該当単語を探すが、ここでは単語境界で置換
            if [[ "$trans" == *"$word"* ]]; then
                # 原文にも同じ単語があれば置換（必ずしも正しくないが許容）
                if [[ "$orig" == *"$word"* ]]; then
                    trans="${trans//$word/$word}"   # 元の単語で上書き（同じに見えるが実質維持）
                fi
            fi
        done

        # Step 2: ReplaceWord 適用 (キー → バリュー)
        for key in "${!replace_map[@]}"; do
            trans="${trans//$key/${replace_map[$key]}}"
        done

        final_chunks+=("$trans")
    done

    printf "%s\n" "${final_chunks[@]}" > "$final_file"
    log_info "Dictionary applied, final output: $final_file"
}

# ------------------------------
# 10. PDF 移動 (pending → done)
# ------------------------------
move_pdf() {
    local pdf_path="$1"
    local filename=$(basename "$pdf_path")
    log_info "Moving $filename to $INPUT_DONE"
    mv "$pdf_path" "$INPUT_DONE/" || {
        log_error "Failed to move $pdf_path to $INPUT_DONE"
        return 1
    }
}

# ------------------------------
# 11. main
# ------------------------------
main() {
    # 初期化: ディレクトリ作成
    mkdir -p "$INPUT_PENDING" "$INPUT_DONE" "$WORKING_DIR" "$DATA_DIR" "$LOG_DIR" "$ERR_LOG_DIR"

    load_config

    log_info "=== PDF Translation Batch Started ==="

    # pending 内の PDF を処理
    shopt -s nullglob
    for pdf_file in "$INPUT_PENDING"/*.pdf; do
        base_name=$(basename "$pdf_file" .pdf)
        log_info "Processing: $pdf_file"

        # 作業用ファイルパス
        working_pdf="$WORKING_DIR/${base_name}_ocr.pdf"
        text_tmp="$WORKING_DIR/${base_name}_extracted.txt"
        chunks_file="$WORKING_DIR/${base_name}_chunks.txt"
        translated_file="$WORKING_DIR/${base_name}_translated.txt"
        final_output="$DATA_DIR/${base_name}_translated.txt"

        # 1. OCR
        ocr_pdf "$pdf_file" "$working_pdf" || exit 1

        # 2. テキスト抽出
        extract_text "$working_pdf" "$text_tmp" || exit 1

        # 3. チャンク分割
        split_chunks "$text_tmp" "$chunks_file" || exit 1

        # 4. 翻訳
        translate_chunks "$chunks_file" "$translated_file" || exit 1

        # 5. 辞書適用
        apply_dictionary "$chunks_file" "$translated_file" "$final_output" || exit 1

        # 6. OCR PDF の後処理 (keep_ocr_pdf に従う)
        if [[ "$KEEP_OCR_PDF" != "true" ]]; then
            log_info "Removing OCR PDF (keep_ocr_pdf=false)"
            rm -f "$working_pdf"
        else
            log_info "Keeping OCR PDF at $working_pdf"
        fi

        # 7. 元PDF移動
        move_pdf "$pdf_file" || exit 1

        # 中間ファイル削除（オプション: デバッグ用に残しても良いが整理）
        rm -f "$text_tmp" "$chunks_file" "$translated_file"

        log_info "Finished processing $base_name -> $final_output"
    done

    log_info "=== All PDFs processed successfully ==="
    send_mail "PDF翻訳バッチ完了" "全てのPDFの翻訳が正常に終了しました。"
    exit 0
}

# エラーハンドリング: エラー発生時にメール送信して終了
trap 'log_error "Script interrupted or failed"; send_mail "PDF翻訳バッチ失敗" "$(tail -20 "$ERR_LOG_DIR/error.log" 2>/dev/null || echo "Unknown error")"; exit 1' ERR

main "$@"

第5章　Step3：バッチジョブの実行──AI が作ったコードが初めて動いた瞬間

Step3 は、
PDF 英文マニュアルを一括翻訳するバッチジョブの実行だ。

• OCR（ocrmypdf）
• テキスト抽出（pdftotext）
• チャンク分割
• 翻訳（llama.cpp & cyberagent-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese-Q5_K_M.gguf）
• 辞書適用
• PDF 移動（翻訳完了分のPDFファイルのデレクトリに移動）
• ログ出力
• メール通知

これらが 完全自動で動いた瞬間、
私は AI との共生の可能性を確信した。

AI が暴走せず、
仕様を守り、
人間の設計通りに動く。

これは単なる自動化ではなく、
AI と人間が“役割分担”を確立した瞬間だった。

バッチジョブ実行
1.	Ubuntu で実行権限を付与
        chmod +x /mnt/g/@Ubuntu/CLP/PGM-N/@JobN.sh
2.	翻訳対象PDFファイルを
        /mnt/g/@Ubuntu/input/translate_pending/
        に置く
3.	実行
        /mnt/g/@Ubuntu/CLP/PGM-N/@JobN.sh
4.	翻訳結果を確認
　　　　/mnt/g/@Ubuntu/output/Data/ に出力される
5.	正常終了時
　　　　1.	完了通知メール
　　　　2.	JobLog（JobLog-yymmdd-hhmmss）

※エラー発生時は、エラーメール(PDF翻訳バッチ失敗)とErrLog（errlog-yymmdd-hhmmss）

🔍 状況の意味（端的に）

• 緑の行：翻訳タスクの開始命令。
• 「…」：モデルが次の入力（英語テキスト）を待機中。
• 灰色の行：「まず、ユーザーからの質問を正確に理解する必要があります…」
  → DeepSeek R1 が「翻訳対象がない」と自己説明している。「…」は 処理中断ではなく入力待ち。モデルは正常に動いていいる状態のキャプチャ

第6章　AI と共生するための最重要ポイント（本稿の核心）

AI と共生するために、私が学んだ最重要ポイントは以下の 5 つだ。

① AI に自由を与えない（仕様の檻に入れる）

• AI は自由にすると暴走する。
• 仕様書を“契約書”として渡すことが必須。

② AI に丸投げしない（人間が設計する）

• AI は設計できない。
• 設計は人間の仕事。
• AI は実装担当。

③ AI の出力は必ず検証する

• AI のコードは 80% 正しいが、20% は危険。
• 必ず diff を取る。

④ AI を信頼しない（だが活用する）

• AI は優秀な“部下”だが、勝手に判断させてはいけない。

⑤ AI の暴走を防ぐのは“構造化された設計”

• AS/400 の思想は、AI 時代にも通用する。

第7章　まとめ──AI は“共生”すべき存在であり、支配させてはいけない

Gemini の迷走から始まり、Copilot と DeepSeek の協働で完成した PGM-N。

この 21 日間で私は、
AI は人間の代わりではなく、人間の拡張である
という結論に至った。

• AI に支配されるのではなく、AI を制御し、AI を設計し、AI を“共生相手”として扱う。

これが、
AI 時代の技術者に求められる姿勢だと確信している。

図版

図版①：HIPO 図（Hierarchy Input Process Output）

PDF 英文マニュアル翻訳バッチの全体構造を階層構造で表現

──────────────────────────────────────────────
【HIPO 図：Step1 要求設計（詳細版）】
──────────────────────────────────────────────

■ Level 0：PDF 翻訳バッチ要求定義
    ├─ Input ：現状の課題、PDF マニュアル、運用要件
    ├─ Process：要件整理・制約条件・AI 利用方針の明文化
    └─ Output：要求仕様書（AI への「契約書」）

──────────────────────────────────────────────

■ Level 1：要求ブロック

    1. 機能要件
    2. 非機能要件
    3. ディレクトリ構造
    4. ログ・監視
    5. AI 利用ポリシー（暴走防止）

──────────────────────────────────────────────

■ Level 2：各ブロックの詳細

1. 機能要件
    Input :
        - 英文 PDF マニュアル
    Process :
        - OCR → テキスト抽出
        - チャンク分割（表／通常文）
        - 翻訳
        - 辞書適用
        - 結果出力
    Output :
        - 日本語テキストファイル
        - 処理済み PDF の整理

2. 非機能要件
    Input :
        - 運用条件（夜間バッチ、無人運転）
    Process :
        - エラー時の挙動定義
        - ログ粒度の定義
        - メール通知条件
    Output :
        - エラー処理仕様
        - ログ仕様
        - 通知仕様

3. ディレクトリ構造
    Input :
        - Windows / WSL2 環境
    Process :
        - /mnt/g/@Ubuntu/ 以下の固定構造定義
    Output :
        - input/translate_pending
        - input/translate_done
        - output/working
        - output/Data
        - output/logs/Job-log
        - output/logs/Err-log
        - CLP/PGM-N/@JobN.sh

4. ログ・監視
    Input :
        - 運用者の監視要件
    Process :
        - ログ形式の統一
        - INFO / WARN / ERROR の定義
    Output :
        - [INFO] yyyy-mm-dd HH:MM:SS message
        - [WARN] ...
        - [ERROR] ...

5. AI 利用ポリシー（暴走防止）
    Input :
        - 過去の AI 迷走経験（Gemini）
    Process :
        - 禁止事項の明文化
        - AI に許可する範囲の限定
    Output :
        - 「構造変更禁止」
        - 「ログ形式変更禁止」
        - 「関数順序変更禁止」
        - 「最適化禁止」
        - 「仕様からの逸脱禁止」

──────────────────────────────────────────────

図版②：プロセスフロー図（業務フロー）

Step3（実行フェーズ）を業務フローとして視覚化

──────────────────────────────────────────────
【プロセスフロー図：PDF 英文マニュアル翻訳バッチ】
──────────────────────────────────────────────

                ┌────────────────────────┐
                │   1. PDF投入（pending）                        │
                └───────────┬────────────┘
                                        │
                                        ▼
                ┌────────────────────────┐
                │   2. OCR（ocrmypdf）                           │
                └───────────┬────────────┘
                                        │
                                        ▼
                ┌────────────────────────┐
                │ 3. テキスト抽出（pdftotext）                   │
                └───────────┬────────────┘
                                        │
                                        ▼
                ┌────────────────────────┐
                │ 4. チャンク分割                                │
                │   ・表形式判定                                 │
                │   ・文単位分割                                 │
                └───────────┬────────────┘
                                        │
                                        ▼
                ┌────────────────────────┐
                │ 5. 翻訳（llama.cpp）                           │
                │   ・Q5_K_M モデル使用                          │
                └───────────┬────────────┘
                                        │
                                        ▼
                ┌────────────────────────┐
                │ 6. 辞書適用                                    │
                │   ・notranslate.txt                            │
                │   ・ReplaceWord.txt                            │
                └───────────┬────────────┘
                                        │
                                        ▼
                ┌────────────────────────┐
                │ 7. 翻訳結果出力（Data）                        │
                └───────────┬────────────┘
                                        │
                                        ▼
                ┌────────────────────────┐
                │ 8. 元PDF移動（done）                           │
                └───────────┬────────────┘
                                        │
                                        ▼
                ┌────────────────────────┐
                │ 9. ログ出力・メール通知                        │
                └────────────────────────┘

──────────────────────────────────────────────

図版③：AI 共生プロセス（Step1〜Step3 全体像）

【AI 共生プロセス：Step1 → Step2 → Step3】

──────────────────────────────────────────────
【AI 共生プロセス：Step1 → Step2 → Step3】
──────────────────────────────────────────────

Step1：要求設計・外部設計（人間主導）
    ├─ 目的定義
    ├─ ディレクトリ構造
    ├─ 関数順序
    ├─ ログ形式
    └─ 禁止事項（AI暴走防止）

        ▼（契約書として AI に渡す）

Step2：内部設計・プログラミング（AI協働）
    ├─ Copilot：仕様の整形・構造化
    ├─ DeepSeek-R1：コード生成
    ├─ 67秒の思考ログ
    └─ @JobN.sh 完成

        ▼（人間がレビュー・検証）

Step3：バッチ運用（AI実行）
    ├─ OCR
    ├─ テキスト抽出
    ├─ チャンク分割
    ├─ 翻訳（Q5_K_M）
    ├─ 辞書適用
    ├─ PDF移動
    └─ メール通知

──────────────────────────────────────────────

split_chunks の表形式判定ロジック・フローチャー

──────────────────────────────────────────────
【フローチャート：split_chunks 表形式判定ロジック】
──────────────────────────────────────────────

[開始]
   │
   ▼
[1行ずつ読み込み]
   │
   ▼
[is_table_row(line)?]
   │  YES
   │───────┐
   │              ▼
   │        [is_table = true]
   │              │
   │              ▼
   │      [in_table_block?]
   │          │        │
   │          NO       YES
   │          │        │
   │          ▼        │
   │   [flush_buffer]   │
   │                   [in_table_block = true]
   │
   │
   ▼
[is_table = false の場合]
   │
   ├─ 前後行チェック
   │   （前後が表形式なら is_table = true）
   │
   └→ それでも false なら通常文として処理

────────────────────────────
通常文処理側
────────────────────────────

[if in_table_block == true]
   │
   ▼
[flush_table_block]
[in_table_block = false]
   │
   ▼
[文単位に分割（ピリオド）]
   │
   ▼
[バッファ長 + 文長 <= chunk_size ?]
   │               │
  YES               NO
   │               │
   ▼               ▼
[バッファに追加]   [flush_buffer → 新バッファ開始]
   │
   ▼
[次の行へ]

────────────────────────────
終了処理
────────────────────────────

[全行処理後]
   │
   ├─ in_table_block == true → flush_table_block
   └─ それ以外 → flush_buffer
   │
   ▼
[chunks.txt に書き出し]
   │
   ▼
[終了]

──────────────────────────────────────────────

DeepSeek-R1 の 67 秒思考ログ・構造図

──────────────────────────────────────────────
【構造図：DeepSeek-R1 の 67 秒思考ログ】
──────────────────────────────────────────────

■ レイヤー構造

Layer 1：前提確認
    - ディレクトリ構造は固定
    - スクリプト配置場所：/mnt/g/@Ubuntu/CLP/PGM-N/@JobN.sh
    - config.yaml は相対パスで読む

Layer 2：仕様の再構成
    - 関数一覧と順序の確認
    - ログ形式の固定
    - 辞書処理の順序
    - 表形式判定ルールの整理

Layer 3：禁止事項の内面化
    - 構造変更禁止
    - 関数名変更禁止
    - ログ形式変更禁止
    - chunk_size ハードコード禁止
    - 表ブロック結合禁止

Layer 4：コード生成戦略
    - Bash での実装方針
    - エラー処理の統一（trap + log_error + send_mail）
    - main からの呼び出し順序の固定

Layer 5：実装
    - 関数定義
    - ログ関数
    - OCR / 抽出 / 分割 / 翻訳 / 辞書 / 移動
    - main と trap

──────────────────────────────────────────────

■ 特徴的なポイント

- 「仕様を壊さない」ことを最優先にしている
- 「人間の設計を守る」という姿勢が明確
- 自己判断による最適化を避けている
- AS/400 的な「手順遵守」の文化に近い

──────────────────────────────────────────────

AI 暴走防止の「仕様の檻」モデル図

──────────────────────────────────────────────
【モデル図：AI 暴走防止の「仕様の檻」】
──────────────────────────────────────────────

          ┌───────────────────────┐
          │        人間の設計（要求・外部設計）          │
          │  ・ディレクトリ構造                          │
          │  ・関数順序                                  │
          │  ・ログ形式                                  │
          │  ・辞書処理順序                              │
          │  ・禁止事項                                  │
          └───────────┬───────────┘
                                  │
                                  ▼
          ┌───────────────────────┐
          │       「仕様の檻」（Contract）               │
          │  ・AI が破ってはいけない境界                 │
          │  ・自由度を意図的に制限                      │
          │  ・逸脱時は即 NG と判断                      │
          └───────────┬───────────┘
                                  │
                                  ▼
          ┌───────────────────────┐
          │        AI の役割（実装担当）                 │
          │  ・コード生成                                │
          │  ・補完・整形                                │
          │  ・長文仕様の保持                            │
          └───────────────────────┘

──────────────────────────────────────────────

■ ポイント

- AI は「設計者」ではなく「実装担当」
- 檻（Contract）がないと AI は暴走する
- 檻の中でなら AI は非常に有能
- 人間は「檻を設計する側」に立つべき

──────────────────────────────────────────────

【DeepSeek暴走対策】AIオーケストレーションの限界を超える、ガードレールを取り入れたエンタープライズ級Pythonバッチ設計

AIに丸投げでは出来高50%未満の赤点？AS/400のCLP構造や150語のルールでDeepSeekが暴走した実体験から、Copilotとの役割分担、Claude 4.5 Sonnetの有効性、PCローカル環境（Ryzen AI 9）で品質100%を叩き出すPythonパイプラインの最終設計図までを徹底解説。Ryzen AI 9 HX470 LLM

イイネ.biz

2026.05.23

「AIとの共生」をテーマに掲げ、Geminiとの対話を重ねてきた本連載。しかし、企業の機密情報や法的なリスクが絡む「翻訳プロジェクト」において、クラウドAI依存の限界と、プロジェクトとん挫という現実に直面した。

膨大な知見が詰まった「198のスレッド」を、外部クラウドに委ねたままで良いのか？ 情報の主権は誰にあるのか？

　本記事では、元ITC・セキュリティプレゼンターである筆者が、その最終回答として到達した「ローカルAI（プライベート・インテリジェンス）」の構築プロセスを公開する。最先端のハイスペックPC「Ryzen AI 9」を土台に、Google系「Gemma 2」と東工大系「Llama-3-Swallow」という「二つの脳」を使い分け、PL法リスクに完全オフラインで立ち向かう──。クラウドAI（GEMINI）との「壁打ち」を超えた、真のAI共生の姿がここにある。

第1章：クラウドAIの「とん挫」と、突きつけられた「情報の主権」

• Geminiとの対話の限界: 翻訳プロジェクトにおける稚拙な記述と、とん挫の現実。
• 198スレッドという資産: 外部クラウド（Gemini）上に蓄積された膨大な知見を、どう守り、どう活かすか。（198のスレッド間には、スレッド分断という限界（壁：セキュリティとプライバシーというの名の下の））
  Googleには要望書として送ってはいるものの：彼らが「スレッドを完璧に紐付ける」機能を全ユーザーに開放するのは、サーバー負荷とプライバシーの観点からまだ時間がかかる･･･これがクラウド依存の限界。
  GEMINIを使ったことがある方ならわかる、あれ！これさっき言ったよね？この間言ったよね？といったことが、使えば使うほどでてくる。
• 元ITCの決断: クラウドへの依存を脱却し、ローカル環境で「情報の主権」を取り戻すことの必要性。

第2章：最強の土台（ハードウェア）と、二つの「ローカル脳」の選定

• Ryzen AI 9 HX 470の導入: 55 TOPSのNPUと32GBメモリという、ローカルAIを爆速で動かすための強力な土台。
• 「使い分け」の戦略:
  • Gemma 2 (Google系): GeminiのDNAを受け継ぐ、自然で滑らかな日本語による「清書」役。
  • Llama-3-Swallow (東工大系): 技術的な日本語や法規制を深く理解する、「技術・PL法分析」役。
• コストの現実: 初期投資（PC代）のみ、運用は電気代のみ。API課金からの解放。（実はこのPCの入手にも、入手過程の話(実質30K￥未満の出費だけ)がある･･･この話はまた別の機会で）

第3章：実践：Ryzen AI 9を「最強のAIワークステーション」へ最適化する

• 内蔵SSDとUSB4外付けSSDの使い分け: システムを汚さず、巨大なモデルファイルを外付けSSDへ保存する設定（LM Studio）。
• NPU最優先割り当て: AI Engineの設定で「GPU Offload」を「Max」にし、Ryzen AI 9のパワーをLM Studioにフルコミットさせる。
• 「量子化（Quantization）」の正体: 量子コンピュータではない。精度を維持したままモデルを圧縮し、32GBメモリでの高速動作を実現する技術。

第4章：198スレッドをAIが迷わない「法的に強固なナレッジ資産」へ昇華させる

• マークダウンテンプレートの作成: AIが瞬時に検索・理解できる構造データの構築。
• ポゴピン・リチウムイオン電池のリスク具体化: ハードウェア製品で最も事故リスクが高いコンポーネントの追加。
• 国際法規制への準拠: 日本のPL法に加え、米国法（ANSI Z535）やEU法（GPSR）を意識した分析軸の組み込み。外部クラウドでは不可能な、完全オフラインでの法的リスク分析へ。

第5章：結論：翻訳PRJ再開に向けた、情報の主権の確立

• 正常な管理の下で再開されたら: その時こそ、今回構築した「完全プライベート・インテリジェンス」が、とん挫の原因を排除する最強の武器になる。
• 当面の「宿題」: 198スレッドの棚卸しとマークダウン化（情報の主権確保）、ローカルRAGの環境構築、セキュリティ運用ルールの策定。

課題

本当の、0章から始まる198スレッドに跨る文書の整理・統合、そして公開
（実は、この概説公開前に、既に0章からの記事はWord文書上には存在している）

GEMINIにブログのアイキャッチ画像を頼んだら「パスタ」だった……カオス!!! /// 生成AIとの向き合い方

Windows 11のアプデ検証中に起きた、生成AI（Gemini）との爆笑＆困惑の格闘記。アイキャッチを頼んだらなぜか「パスタ」が出現？謎の中国語、欧米人の顔写真……カオスなやり取りから見えてきた、AIを「有能な秘書」にするための生存戦略を公開。

イイネ.biz

2026.02.15

「効率」を急がない。File System Access APIを前に、私が「悩む時間」を捨てない理由

File System Access APIの基本（メリット・デメリット・使い方）を解説しつつ、AIとの対話から得た「作業の自動化 vs 人間の思考時間」の重要性について深掘りします。効率化だけが正解ではない、納得の作業フローを見つけるためのヒントをまとめました。

イイネ.biz

2026.02.23

【緊急・2月最新アップデート情報】： 2026/02/17追記
　【緊急更新】2月最新パッチ（KB5077181）でも不具合を確認！ 前回同様のブラックアウトが発生していますが、検証の結果、CPUによって挙動が分かれることが判明しました。 👇

【実機検証】KB5077181でブラックアウト発生。i7 vs Ryzen 9で分かった驚きの挙動差

200名以上のユーザが確認➡比較データ：2月アプデKB5077181で発生したブラックアウトを実機検証。Ryzen9機;AE8では致命的なハングアップが発生する一方、i7機（HP Spectre X360）では安定動作。1,000PV超の反響に応え、明暗を分けた要因と復旧手順を解説します。「週明けの不具合報告続々」

イイネ.biz

2026.02.13

I. 最新パッチ KB5074105 の概要と新機能

1. すべてのPC（通常PC）の主な改善

2. Copilot+ PC で加速するAI体験

II. 【実録】再起動ループとイベントビューアーによる犯人特定

今回のアップデート適用時、筆者の環境（GEEKOM AE8 / AMD Ryzen搭載）では深刻なハングアップが発生しました。

1. 3度の強制終了による生還

更新後の再起動でシステムが応答なし(ブラックアウト)になり、電源ボタン長押しによる強制終了を3回繰り返すことで、ようやくWindowsの自己修復機能が働きログイン画面に到達できました。

2. イベント ビューアーが示した「真犯人」

イベントID: 1801 (Microsoft-Windows-TPM-WMI)

デバイス: GEEKOM AE8 (AMD Ryzen 搭載機)

原因の分析：

III. システムケア：強制終了後の「傷跡」を修復する

1. SFCコマンドによるチェック

2. DISMコマンドによるイメージ修復

📝 まとめ

event viewer

イベント ビューアーでシステムログを確認

イベント ビューアーを起動する

検索窓に「イベント ビューアー」と入力しEnter＆管理者として実行
または、キーボードの Windowsキー + X を同時に押し、メニューから 「イベントビューアー」 を選択する。

システムログを確認する

左側のツリーから [Windows ログ] ＞ [システム] をクリックする

  右側の操作パネルから [現在のログをフィルター…] をクリックする。

「イベントのレベル」で [重大] と [エラー] にチェックを入れて [OK] を押す。

トラブル時のログ（ID）を探す

再起動を繰り返していた時間帯のログに、イベントIDがないか探す。
該当の時間帯では、イベントID:1801のみ　（TPM-WMI）

詳細：XMLで表示し、XML部分をコピペする。

イベントビューアーの内容

Geminiに聞く

障害のあった時間帯に該当するものは、イベントID:1801（TPM-WMI）で 詳細：XMLで表示以下です。

<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event">
<System>
<Provider Name="Microsoft-Windows-TPM-WMI" Guid="{7d5387b0-cbe0-11da-a94d-0800200c9a66}" />
<EventID>1801</EventID>
<Version>2</Version>
<Level>2</Level>
<Task>0</Task>
<Opcode>0</Opcode>
<Keywords>0x8000000000000000</Keywords>
<TimeCreated SystemTime="2026-01-30T06:38:14.9004931Z" />
<EventRecordID>126348</EventRecordID>
<Correlation />
  <Execution ProcessID="6536" ThreadID="15364"/>
  <Channel>System</Channel>
  <Computer>JN241027ae8</Computer>
  <Security UserID="S-1-5-18" />
  </System>
<EventData>
  <Data Name="DeviceAttributes">BaseBoardManufacturer:Default
string;FirmwareManufacturer:American Megatrends International, LLC.;FirmwareVersion:0.45;OEMModelNumber:AE8;OEMModelBaseBoard:AE8;OEMModelSystemFamily:AE
Series;OEMManufacturerName:GEEKOM;OEMModelSKU:GEEKOM AE8;OSArchitecture:amd64;</Data>
  <Data Name="BucketId">ad7cbddea12ae45101957b26c5d93e882b0d93a1ab3a69bc24d6a005237a3212</Data>
  <Data Name="BucketConfidenceLevel" />
  <Data Name="UpdateType" />
  </EventData>
  </Event>

Geminiの回答

イベントビューアーのログ確認、ありがとうございます。非常に具体的なデータが得られました。

特定された イベントID: 1801 (TPM-WMI) は、今回の再起動トラブルの「真犯人」を指し示す非常に重要な手がかりです。お使いの GEEKOM AE8（AMDプラットフォーム）において、Windows Updateが適用される際のTPM（セキュリティチップ）とファームウェア（BIOS）間の通信不全が、起動プロセスのフリーズを引き起こした可能性が極めて高いです。

【メンテナンス】システムケア

🛠️ 強制終了のダメージをケアする「おまじない」

Geminiに聞く

システムケアが終わったようです。結果は以下の様です。

Microsoft Windows [Version 10.0.26200.7705]
(c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
C:\Windows\System32>sfc /scannow
システム スキャンを開始しています。これにはしばらく時間がかかります。
システム スキャンの検証フェーズを開始しています。
検証 100% が完了しました。
Windows リソース保護は、整合性違反を検出しませんでした。C:\Windows\System32>DISM /Online /Cleanup-Image /RestoreHealth
展開イメージのサービスと管理ツール
バージョン: 10.0.26100.5074
イメージのバージョン: 10.0.26200.7705
[===========================62.3%====                      ]

Geminiからの回答

システムケアの完了、お疲れ様でした！sfc /scannow で「違反なし」というのは、3度の強制終了があったにもかかわらず、OSの核となるファイルが壊れなかったという非常にラッキーな、そして頼もしい結果です。

後日談

その後は、問題なくログイン出来ており、シャットダウンも起動も正常にできている。しかし、イベントビューアーを見る限りイベントID:1801（TPM-WMI）が出続けている。➡そこでGEMINIに再び確認してみたので、これを後日談として、また備忘録として記載しておくことにした。

Geminiに確認

<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event"><System><Provider Name="Microsoft-Windows-TPM-WMI" Guid="{7d5387b0-cbe0-11da-a94d-0800200c9a66}" /><EventID>1801</EventID><Version>2</Version><Level>2</Level><Task>0</Task><Opcode>0</Opcode><Keywords>0x8000000000000000</Keywords><TimeCreated SystemTime="2026-01-30T22:30:32.3651535Z" /><EventRecordID>126537</EventRecordID><Correlation /><Execution ProcessID="25040" ThreadID="25104" /><Channel>System</Channel><Computer>JN241027ae8</Computer><Security UserID="S-1-5-18" /></System><EventData><Data Name="DeviceAttributes">BaseBoardManufacturer:Default string;FirmwareManufacturer:American Megatrends International,LLC.;FirmwareVersion:0.45;OEMModelNumber:AE8;OEMModelBaseBoard:AE8;OEMModelSystemFamily:AE Series;OEMManufacturerName:GEEKOM;OEMModelSKU:GEEKOM AE8;OSArchitecture:amd64;</Data><Data Name="BucketId">ad7cbddea12ae45101957b26c5d93e882b0d93a1ab3a69bc24d6a005237a3212</Data><Data Name="BucketConfidenceLevel" /><Data Name="UpdateType" /></EventData></Event>

Geminiからの回答

結論から申し上げますと、**イベントID:1801（TPM-WMI）が出続けている状態は、決して「正常（問題ない動作）」とは言えませんが、現在のWindows 11（特にAMD環境）では「よく見られる、実害の少ないエラー」**という側面もあります。

しかし、今回の「3度の強制終了」というトラブルの引き金になった可能性が非常に高いため、放置して良いかどうかを慎重に判断する必要があります。

技術的な背景と、今後の対応について解説します。

---

1. イベントID:1801 が出続ける理由

このエラーは、**「OS側がTPM（セキュリティチップ）の情報を取得・管理しようとしたが、WMI（管理インターフェース）との通信に失敗した」**ことを示しています。

• AMD特有の挙動: GEEKOM AE8に搭載されているAMD Ryzenプロセッサの「fTPM（ファームウェアTPM）」は、Windows 11との通信において稀にタイミングの不整合を起こすことが知られています。
• 原因の推測: Windows UpdateによってOS側のセキュリティチェックが厳格化、または変更された結果、BIOS（ファームウェア）側との対話がスムーズにいかず、起動時や動作中に繰り返しログを吐き出している状態です。

2. 「問題がある」のか「無視して良い」のか？

• 実害がない場合: PCが正常に起動し、BitLockerや指紋認証、Windows Hello、アプリの動作に問題がないのであれば、**「ログが記録されるだけで実害はない」**と判断して静観することも可能です。
• 懸念される点: ログが出続けているということは、OSがTPMへのアクセスをリトライし続けている可能性があります。これが蓄積されると、今回のような**「大型アップデート時の起動フリーズ」を再発させる火種**になります。

３. 試してみる価値のある対策（任意）

もしこのエラーを消したい、あるいは再発を完全に防ぎたい場合は、以下の手順が一般的です。

1. BIOSの更新: GEEKOMの公式サイトで、AE8向けの新しいBIOS（TPMの安定性向上を含むもの）が出ていないか確認する。
2. チップセットドライバーの更新: AMDのサイトから最新のチップセットドライバーをインストールする。
3. 静観する: 次回の月例更新（2月11日）で、Microsoft側がこの通信不備を修正するのを待つ。

結論として：

現在PCが快適に動いているのであれば、**「爆弾（TPMの通信不備）はまだそこにあるが、導火線には火がついていない状態」**です。無理にBIOSをいじって更なるトラブルを招くよりは、まずはこのまま様子を見つつ、重要なデータのバックアップを欠かさない運用がベストと言えます。

引き続き、何か挙動に変化（プチフリーズ等）があれば、いつでもお知らせください。

Microsoftへフィードバック済み

手順

送信内容

次のKB更新？

【要注意】Windows 11 KB5077181適用レポート：ブラックアウトの懸念は？

月例アップデート検証報告。前回のブラックアウト不具合を経て迎えた運命の日、Ryzen 9搭載 AE8での結果は「生還」。しかし、Intel機との比較検証で浮かび上がったのは、依然として残るTPMエラーとRyzen特有の不安定な挙動でした。実機ログを基に徹底解説。

イイネ.biz

2026.02.11

KB5077181でも不具合を確認！

【実機検証】KB5077181でブラックアウト発生。i7 vs Ryzen 9で分かった驚きの挙動差

200名以上のユーザが確認➡比較データ：2月アプデKB5077181で発生したブラックアウトを実機検証。Ryzen9機;AE8では致命的なハングアップが発生する一方、i7機（HP Spectre X360）では安定動作。1,000PV超の反響に応え、明暗を分けた要因と復旧手順を解説します。「週明けの不具合報告続々」

イイネ.biz

2026.02.13

「新着情報の表示といえばこれ」と長年愛されてきたWordPressプラグイン『What’s New Generator（以下WNG）』。しかし、開発停止から数年が経ち、公式ディレクトリからも非公開となった今、最新のWordPress環境で使い続けることには「いつエラーでサイトが止まるか分からない」という不安が常に付きまといます。

それでもなお、このプラグインが検索され続ける理由は、その「圧倒的なシンプルさ」にあります。本記事では、当サイトのアクセスデータから見える「WNG需要」を紐解きつつ、プラグインを一切使わずに、最新の標準機能だけで「あの使いやすい新着一覧」を完全に再現する方法を徹底解説します。

データが証明する「What’s New Generator」への根強い支持

　　当サイトのアクセス解析（Site Kit）を見ると、興味深い事実が浮かび上がります。最新のキーボードレビューやWindows 11のカスタマイズ記事と並んで、常に上位にランクインするのが「What’s New Generator」に関する検索クエリです。

Site Kitの検索クエリ

※画像には「what’s new generator 代替」などのキーワードが並んでいる。

Site KitのSite Kitの過去28日間のトップコンテンツ

そして、Site Kitの過去28日間のトップコンテンツの６位に！

2026年、使い続けるリスクと「賢い卒業」

長年愛用してきた道具を手放すのは惜しいものですが、以下のリスクを冷静に見極める必要があります。

標準機能への移行こそが正解：今のWordPress（ブロックエディタ）には、プラグインなしで同等の表示ができる「クエリループ」が備わっています。

PHP 8.x系^※での「沈黙のエラー」：画面は映っていても、裏側でエラーログが溜まり、サーバー負荷や突然のクラッシュを招く恐れがあります。

セキュリティの空白：更新が止まったプラグインは、脆弱性が見つかっても修正されません。

【実践】標準機能「クエリループ」で新着一覧を再現する

追加プラグインは不要です。以下のステップで土台を作ります。

ステップ1：ブロックの挿入

1. 編集画面で「/query」と入力し、**「クエリループ」**ブロックを挿入します。
2. 「空白から開始」を選び、最もシンプルな「タイトルと日付」等のパターンを選択します。

筆者からのアドバイス : 当ブログはテーマ『Cocoon』を使用しているため、本来は標準機能だけで右ペイン等に新着記事を掲載できます。しかし、固定ページや投稿本文の好きな場所に「What’s New Generator」のような極めてシンプルなリストを配置したい場合、この標準機能を使った方法が最も軽量で安全です。
※実際の操作画面キャプチャについては、後日さらに分かりやすく追記する予定です。

ステップ2：表示内容の整理（WNG風にする）

1. 右側のパネルで「テンプレートからクエリを継承」をオフにします。
2. 表示件数を「5件」などに設定します。
3. リスト表示（アウトライン）を使い、「ポストテンプレート」の中を以下の3つだけに整理し、「行（Row）」ブロックの中に横並びに配置します。
   1. 投稿日
   1. 投稿カテゴリー
   1. 投稿タイトル

ステップ3：【重要】安全のための「名前付け」

他のページのデザインを壊さないために、クエリループブロックの「高度な設定」＞「追加 CSS クラス」に wng-style と入力してください。

デザインを整える：こだわりのレスポンシブCSS

以下のコードを「外観」＞「カスタマイズ」＞「追加CSS」に貼り付けてください。PCではWNG風の1行、スマホでは読みやすさを優先したデザインに自動で切り替わります。

/* wng-style 専用：PC・スマホ両対応のデザイン */
/*  特定のクラス（wng-style）を使っているため、公開中の他のページには影響しません。*/
/* WordPressの標準的なクラス名（.wp-block-post-template など）をターゲットにすると、サイト内のすべての「クエリループ」ブロックのデザインが、今回設定した「一行リスト形式」に変わります。もし他の場所でクエリループを使っていたら： 例えば、トップページで「おしゃれなカード型の記事一覧」をクエリループで作っていた場合、それも強制的に「WNG風のシンプルな一行リスト」に書き換えられてしまいます。*/

/* 1. リスト全体の基本設定 */
.wng-style .wp-block-post {
    border-bottom: 1px dotted #ccc; /* 薄いグレーであの懐かしの点線 */
    padding: 12px 0;
    margin: 0;
    display: flex;
    gap: 15px;
    align-items: center;
    font-size: 0.95rem;
}

/* 2. 日付：幅を固定して縦のラインを揃える */
.wng-style .wp-block-post-date {
    color: #888; /* グレー */
    flex-shrink: 0;
    min-width: 100px;
    font-family: monospace; /* 数字のガタつきを防ぐこだわり */
}

/* 3. カテゴリ：シンプルなバッジデザイン */
.wng-style .wp-block-post-terms {
    background-color: #f0f0f0;　/* 白に近い薄いグレー */
    color: #444; /* 濃いグレー */
    padding: 2px 8px;
    font-size: 0.7rem;
    border-radius: 2px;
}

/* 4. タイトル：PCでは一行、長い場合は「...」で省略 */
.wng-style .wp-block-post-title {
    margin: 0;
    font-weight: normal;
    white-space: nowrap;
    overflow: hidden;
    text-overflow: ellipsis;
}

/* 【こだわり】スマホ表示（600px以下）の最適化 */
@media (max-width: 600px) {
    .wng-style .wp-block-post {
        display: block; /* 横並びを解除して2行構成に */
        padding: 10px 0;
    }

    .wng-style .wp-block-post-date,
    .wng-style .wp-block-post-terms {
        display: inline-block;
        margin-bottom: 5px;
        font-size: 0.8rem;
    }

    .wng-style .wp-block-post-title {
        display: block;
        white-space: normal; /* スマホではタイトルを折り返して全文読ませる */
        font-size: 1rem;
        line-height: 1.4;
    }
}
/*画面の狭いスマホで「日付・カテゴリ・タイトル」を無理に1行に詰め込むと、文字が重なったり、タイトルが数文字しか読めなかったりと、かえって不便になります。「PCではスッキリ1行、スマホでは読みやすさ優先の2行（または最適化）」という、今のWebデザインの標準に合わせたこだわりを盛り込んでいます。 */

 操作で迷わないための「3つのコツ」

• 「リスト表示」を活用せよ：画面左上の三本線アイコンから階層を確認すると、目的のブロックをすぐ選べます。
• 不要なものは消していい：デフォルトで入る「アイキャッチ画像」や「抜粋」は、WNG(What’s New Generator)風にするならDeleteキーで消してOKです。
• プレビューで確認：特定のクラス（wng-style）を使っているため、公開中の他のページには影響しません。安心して下書きプレビューで確認してください。

おわりに：道具をシンプルに保つことが、最高の運営術

10年前のPCに工夫して最新OSを入れるワクワク感と同じように、WordPressも「古いプラグイン」に頼るのではなく、標準機能を「知恵」で使いこなす。それこそが、サイトを長持ちさせ、読者にとっても快適な環境を作る秘訣です。

プラグインの更新停止に怯える日々は、今日で終わりにしましょう。

あわせて読みたい：

What's New Generator 代替 プラグイン

Site KitにWhat's New Generator 代替 検索・サーチコンソールにも表示された 24/11/24:検索需要が高い為、代替プラグインの最新を確認・更新しました。依然として代替プラグインの検索件数が多いので、記事を更新し...

イイネ.biz

2024.07.21

使っちゃいけないプラグイン 191本 [発見次第更新]使ってはいけないWordPress Plugin ➡️解除も！

サイト攻撃の約６割がプラグイン起因。セキュリティ問題で停止されたもの。３年以上メンテナンスされず導入注意なもの。フォーラムや他サイトで見かけた➡その数なんと191本を「使ってはいけないプラグイン」として上げます。 理由は、開発チームが解散し新たに脆弱性が見つかっても対応が困難と思われるから。wordpress.orgのサイトでも"このプラグインは WordPress の最新3回のメジャーリリースに対してテストされていません。

イイネ.biz

2021.02.19

※

WordPress 6.9 の必要要件

このプラグインは WordPress の最新3回のメジャーリリースに対してテストされていません。もうメンテナンスやサポートがされていないかもしれず、最新バージョンの WordPress で使用した場合は互換性の問題が発生する可能性があります。

”https://ja.wordpress.org/plugins/addquicktag/”

使っちゃいけないプラグイン 191本 [発見次第更新]使ってはいけないWordPress Plugin ➡️解除も！

サイト攻撃の約６割がプラグイン起因。セキュリティ問題で停止されたもの。３年以上メンテナンスされず導入注意なもの。フォーラムや他サイトで見かけた➡その数なんと191本を「使ってはいけないプラグイン」として上げます。 理由は、開発チームが解散し新たに脆弱性が見つかっても対応が困難と思われるから。wordpress.orgのサイトでも"このプラグインは WordPress の最新3回のメジャーリリースに対してテストされていません。

イイネ.biz

2021.02.19

AddQuickTag 代替プラグイン

Shortcodes Ultimate　v7.2.1

検証済みwp_V: 6.6　最終更新：３週間前 有効インストール数: 600,000+

”https://wordpress.org/plugins/shortcodes-ultimate/”
様々なショートコードを挿入できる

Rich Text Extension　v2.6.1

証済みwp_V: 6.6　最終更新：３週間前 有効インストール数: 800+

”https://ja.wordpress.org/plugins/richtext-extension/”

• ボタンやボックスなどの装飾要素を簡単に挿入できます。
• ショートコードだけでなく、HTML タグや CSS クラスも利用できます。
• Gutenberg エディタ専用プラグインです。

Simple Custom Post Order　v2.5.7

検証済みwp_V: 6.5.5　最終更新：　4か月 有効インストール数: 300,000+

”https://wordpress.org/plugins/simple-custom-post-order/”
投稿記事の並び替えがドラッグ＆ドロップでできる

Reorder Posts　v2.5.3

検証済みwp_V: 6.5.5　最終更新：３ヶ月前 有効インストール数: 20,000+

”https://wordpress.org/plugins/metronet-reorder-posts/”
投稿記事の並び替えが一覧表示でできる

Intuitive Custom Post Order v3.1.5

検証済みwp_V: 6.4.5　最終更新：7か月前 有効インストール数: 400,000+

”https://wordpress.org/plugins/intuitive-custom-post-order/”
投稿記事の並び替えが簡単にできる

Shortcoder　v6.3.2

検証済みwp_V: 6.4.5　最終更新：７か月前　有効インストール数: 100,000+

”https://ja.wordpress.org/plugins/shortcoder/”

• ショートコードを簡単に挿入できる
• ショートコードを使ってボタンやボックスなど様々な要素を簡単に挿入できます。
• Gutenberg エディタとクラシックエディタの両方で利用できます。

プラグインを使わない方法

ショートコードを利用する

あらかじめショートコードを登録しておけば、エディタ上で簡単に挿入できます。プラグイン設定よりも柔軟性が高く、ショートコードごとにスタイルを定義したり、Gutenberg ブロックと組み合わせることも可能です。

ショートカットキーを利用する

WordPress にはデフォルトで用意されているショートカットキー以外にも、プラグインで独自のショートカットキーを設定できるものがあります。頻繁に使用する機能をショートカットキーに割り当てることで、作業効率をアップできます。

ブロックを利用する

Gutenberg エディタには、ボタンやアイコン、テーブルなど様々な機能を提供するブロックが用意されています。
ボタンの挿入:「ボタン」ブロックを使用する:
テーブルの挿入:エディタの「テーブル」ブロックを使用する

HTMLタグの挿入

HTMLタグを直接入力する(HTMLタグの挿入)
「カスタム HTML」ブロックを使用し、CSSクラスを記述する
ある程度の HTML の知識があれば、エディタ画面で直接タグを入力することもできます。
コードエディタブロックを利用すれば、より自由に記述できます。

使っちゃいけないプラグイン

使っちゃいけないプラグイン 191本 [発見次第更新]使ってはいけないWordPress Plugin ➡️解除も！

サイト攻撃の約６割がプラグイン起因。セキュリティ問題で停止されたもの。３年以上メンテナンスされず導入注意なもの。フォーラムや他サイトで見かけた➡その数なんと191本を「使ってはいけないプラグイン」として上げます。 理由は、開発チームが解散し新たに脆弱性が見つかっても対応が困難と思われるから。wordpress.orgのサイトでも"このプラグインは WordPress の最新3回のメジャーリリースに対してテストされていません。

イイネ.biz

2021.02.19

24/11/24:検索需要が高い為、代替プラグインの最新を確認・更新しました。

依然として代替プラグインの検索件数が多いので、記事を更新し「検索需要」にお答えします。尚、候補プラグインに多機能プラグイン(Jetpack)等は除いています。
2024/11/12現在：WordPress.orgから厳選
　What’s New Generator は、新着情報を簡単に表示できるプラグインですが、6年以上前からメンテナンスされておらず、検証済みwpも4.9.25のまま（24/02/10時点）です。
このことからWhat’s New Generatorを使用しているWordPressサイトは代替プラグインに入れ替える必要があります。
　理由は、セキュリティリスクです。次のキャプチャにもあげている様に、既に停止（ https://ja.wordpress.org/plugins/whats-new-genarator/ ）されています。作者のサイトも「アクセスしようとしているサイトを見つけられません」となります。

なぜ、これほどまでに「人気」が、あるのか「追記」

【決定版】What’s New Generatorを卒業する。2026年、標準機能「クエリループ」で安全・軽量・スマホ最適化を実現する完全ガイド

はじめに：なぜ今、私たちは「あのプラグイン」を求めるのか？「新着情報の表示といえばこれ」と長年愛されてきたWordPressプラグイン『What’s New Generator（以下WNG）』。しかし、開発停止から数年が経ち、公式ディレクト...

イイネ.biz

2026.01.11

What’s New Generator 代替

“https://ja.wordpress.org/plugins/whats-new-genarator/“

セキュリティ上の問題で非公開…2024/06/15

代替となるプラグインを選ぶ際のポイント

必要な機能

最終更新

• 　WordPressバージョンに対応しているか（最新wp検証済みか）
• 　最終更新日が新しいか

使いやすさ

• 設定やカスタマイズが簡単かどうか、日本語の情報が充実しているかどうかを確認しましょう。
• 導入済みの他のプラグインと機能が重複しないか（重複機能ごとに無効化設定ができるかどうか）

動作の軽さ

• サイトの表示速度に影響を与えない軽量なプラグインを選びましょう。

デザイン

• 表示されるデザインが好みに合っているかどうかを確認しましょう。
• What’s New Generatorよりもモダンなデザインのプラグインも多くあります。

評判（評価）

• 有効インストール数、評価の☆の数
• 他のユーザーからの評判も参考にしましょう。
• レビューサイトなどで評価や口コミを確認することをおすすめします。

What’s New Generatorの代替プラグイン

代替プラグイン７選

Table Top

01. CoBlocks

CoBlocks

CoBlocks – ページビルダー Gutenburg ブロック

• 特徴: Gutenbergエディター用のブロックを追加するプラグイン。更新履歴専用のブロックを作成し、視覚的に編集できます。
• おすすめポイント: Gutenbergエディターを利用している場合に、直感的な操作で更新履歴を表示できます。

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02. Easy Updates Manager

Easy Updates Manager

• 特徴: シンプルで使いやすい更新履歴表示プラグイン。カスタマイズ性も高く、デザインを自由に調整できます。
• おすすめポイント: 初心者でも扱いやすく、基本的な機能を網羅しているため、手軽に導入したい方におすすめです。

”https://ja.wordpress.org/plugins/stops-core-theme-and-plugin-updates/”

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03. PostGrid

PostGrid

Post Grid and Gutenberg Blocks – ComboBlocks 　

• 特徴: 記事をグリッド形式で表示するプラグイン。デザインも豊富で、視覚的に魅力的な更新履歴ページを作成できます。
• おすすめポイント: デザイン性にこだわりたい場合におすすめです。

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　Secure Custom Fields（SCF)
Secure Custom Fields は Advanced Custom Fields プラグインのフリーのフォークのひとつで、セキュリティ更新のために独自に作られました。現在含まれている機能は非PRO版です … by WordPress.org

04. Secure Custom Fields（SCF)

Secure Custom Fields（SCF)

Advanced Custom Fields（ACF）のフォーク

• 特長: カスタムフィールドを簡単に作成し、更新履歴以外にも、投稿に様々な情報を追加できます。新着情報に関連する情報を表示する際に役立ちます。
• おすすめポイント: 柔軟なコンテンツ管理を実現したい場合におすすめです。新着情報に独自のフィールド（例えば、公開日、担当者など）を追加できます。 用途: 新着情報の管理をより詳細に行いたい場合に便利です。

2024年秋頃に、WordPressの共同創設者であるマット・マレンウェグ氏が、ACFの無料版を「Secure Custom Fields (SCF)」というフォークに一方的に置き換えるという出来事がありました。この騒動は、コミュニティに大きな混乱と不信感をもたらしました。

しかし、現在は状況が落ち着いています。

• ACFの復活: WordPress.orgのプラグインディレクトリからACFの元のプラグインが復活し、正常にダウンロード・インストールできるようになっています。
• 和解と協力: WP Engine（ACFの開発元）とWordPress.orgの間で、この問題を解決するための和解交渉が進み、現在は協力関係に戻りつつあります。
• 機能の維持: ACFの無料版と有料版は、以前と変わらず利用でき、機能も維持されています。

したがって、現在の状況でACFプラグインを安心して利用することは可能です。

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05. The Events Calendar

The Events Calendar

• 特長: イベント情報を管理し、カレンダー形式で表示できます。新着イベントを強調表示する機能も備えています。
• おすすめポイント: イベントサイトやブログで、イベント情報を分かりやすく伝えたい場合に便利です。

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06. Recent Posts Widget With Thumbnails

Recent Posts Widget With Thumbnails

• 特徴: 最新記事をウィジェットとして表示するプラグイン。デザインも豊富で、様々なレイアウトに対応しています。シンプルかつ軽量なウィジェットで、最近の投稿を一覧表示できます。表示件数や表示形式を自由にカスタマイズできます。
• おすすめポイント: サイドバーやフッターなど、任意の場所に最新記事を表示したい場合に便利です。おすすめポイント: 設定が簡単で、すぐに導入できます。デザインのカスタマイズも可能です。おすすめポイント: 基本的な新着情報表示機能を備えつつ、設定が簡単で使いやすいプラグインです。 用途: サイドバーやフッターなど、任意の場所に最近の投稿を表示したい場合に最適です。

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07. Custom Post Type UI

Custom Post Type UI

• 特徴: カスタム投稿タイプやタクソノミーを簡単に作成・管理できるプラグイン。更新履歴をカスタム投稿タイプとして扱い、独自の表示方法を構築できます。新着情報専用の投稿タイプを作成し、専用のアーカイブページを作成することも可能です。
• おすすめポイント: 「新着情報」というカスタム投稿タイプを作成し、専用のアーカイブページを作ることができます。 高度なカスタマイズが必要な場合や、更新履歴以外にも様々な情報を表示したい場合におすすめです。 用途: ブログ記事とは別に、新着情報専用のページを作りたい場合に最適です。

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その他の代替プラグイン

WP Latest Posts

”https://ja.wordpress.org/plugins/wp-latest-posts/”
カテゴリーやタグごとに新着記事を簡単に表示できるプラグインです。
様々な表示レイアウトに対応しており、デザインのカスタマイズ性も高いです。

WP Post Widget

”https://ja.wordpress.org/plugins/wp-posts-widget/”
新着記事をウィジェットで簡単に表示できるプラグインです。デザインのカスタマイズ性も高く、自由度の高い表示が可能です。
サイドバーなどに設置できるシンプルなウィジェットプラグインです。表示するコンテンツの種類、表示件数、タイトルの表示などを設定できます。

Recently

”https://ja.wordpress.org/plugins/recently/”
デザイン性の高いプラグインです。グリッドレイアウトやカルーセル表示など、様々な表示方法に対応しています。

Post Status Notifications

”https://wordpress.org/plugins/wpsite-post-status-notifications/”
What’s New Generatorとほぼ同じ機能を備え、日本語にも対応しています。
シンプルで使いやすいプラグインです。表示するコンテンツの種類、表示方法、デザインなどをある程度カスタマイズできます。

備考

• 代替プラグイン（LINKは無効化しています。）
• ※．代替プラグインの採用は自己責任でお願いします。

検索需要

検索需要Top10の内、なんと６つ

直近では、

検索＆クリック推移

8/15から8/18まででは、検索後のクリックが増加している(SiteKit抜粋)

Search Conbsole

7/23から8/19までのサーチコンソールでの検索結果のパフォーマンスです。

Export

Search Consileから、Excel形式でエクスポートし、グラフ化してみました。
より詳細な検索結果の確認ができます。

考察

What’s New Generatorを卒業する

【決定版】What’s New Generatorを卒業する。2026年、標準機能「クエリループ」で安全・軽量・スマホ最適化を実現する完全ガイド

はじめに：なぜ今、私たちは「あのプラグイン」を求めるのか？「新着情報の表示といえばこれ」と長年愛されてきたWordPressプラグイン『What’s New Generator（以下WNG）』。しかし、開発停止から数年が経ち、公式ディレクト...

イイネ.biz

2026.01.11

使っちゃいけないプラグイン

使っちゃいけないプラグイン 191本 [発見次第更新]使ってはいけないWordPress Plugin ➡️解除も！

サイト攻撃の約６割がプラグイン起因。セキュリティ問題で停止されたもの。３年以上メンテナンスされず導入注意なもの。フォーラムや他サイトで見かけた➡その数なんと191本を「使ってはいけないプラグイン」として上げます。 理由は、開発チームが解散し新たに脆弱性が見つかっても対応が困難と思われるから。wordpress.orgのサイトでも"このプラグインは WordPress の最新3回のメジャーリリースに対してテストされていません。

イイネ.biz

2021.02.19

what’s new generator 代替 07/30～08/26　推移

検索需要継続

9月に入ってもwhat’s new generatorの検索需要継続

what’s new generator 「代替」　と　「代わり」でSerarch Consoleの検索上位ベスト10の内で、１位と８位、Impressions計が119、Clicks計69

過去３ヶ月の推移

• 同時に複数の品質更新プログラムも適用されました。

ハイライト

• この更新プログラムは、タスク マネージャーに影響を与える可能性がある既知の問題に対処しました。
  • ユーザー インターフェイス (UI) の特定の要素が予期しない色で表示される場合がありました。
  • UI の一部が読み取れない場合がありました。
  • この問題は、[設定] の [個人設定] > [色] セクションで [モードの選択] を [カスタム] に設定している場合に発生することがありました。

この更新プログラムは、Windows オペレーティング システムのセキュリティの問題に対処します。

改良点

このセキュリティ更新プログラムには、
更新プログラムKB5020044 (2022/11/29) の一部であった不具合の改善が含まれています。

• データ保護アプリケーション プログラミング インターフェイス (DPAPI) の復号化に影響を与える可能性がある問題に対処します。
  • 証明書の秘密鍵の復号化に失敗する場合があり、このため、仮想プライベート ネットワーク (VPN) およびその他の 802.1 証明書ベースの認証が失敗する場合があり、この問題は、DPAPI マスター キーを間違った値で暗号化した場合に発生することがありました。

セキュリティ更新プログラム ガイド

Windows 11 サービス スタックの更新

windows 11 2023 Update

windows 11 2023 Update スケジュール

Windows 11の定例(月例)アップデート　 2023年:主にセキュリティ関係(月例)で行われる予定アップデート日付(スケジュール)をお知らせします。➡速報：2023/11/09:　23H2　Build 22631.2506：22H2で...

イイネ.biz

2022.12.13

Windows Update

2023年

2024年

windows 11 2024 Update スケジュール

次のWindows 月例Updateは、24/12/11(水)です。主にセキュリティ関係で2024年に(月例)行われる予定アップデート日付(スケジュール)をお知らせします。2025年 更新2024年 2024更新　Windows Secur...

イイネ.biz

2024.01.03

2022年

Windows 11 Update 2022月例スケジュール

Windows　アップデート：毎月第二水曜日が月例です。場合によって（第一水曜日が月初日「例えば、2022/06/01水」の場合）は第三水曜日になることもあります。Windows Update

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2022.06.08

XSS

XSS：cross site scripting

ウェブアプリケーションの中には、検索のキーワードの表示画面や個人情報登録時の確認画面、掲示板、ウェブのログ統計画面等、利用者からの入力内容やHTTPヘッダの情報を処理し、ウェブページとして出力するものがあります。
ここで、ウェブページへの出力処理に問題がある場合、そのウェブページにスクリプト等を埋め込まれてしまいます。
この問題をXSS「クロスサイト・スクリプティングの脆弱性」と呼び、この問題を悪用した攻撃手法を、「クロスサイト・スクリプティング攻撃」と呼びます。
クロスサイト・スクリプティング攻撃の影響は、ウェブサイト自体に対してではなく、そのウェブサイトのページを閲覧している利用者に及びます

出典：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

SQLi

SQLインジェクション攻撃により、発生しうる脅威は次のとおりです。

出典：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

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